Математичні методи та інформаційні технології оцінки стану та оптимізації напівмарковських систем в умовах малої вибірки вихідних даних

Abstract

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю (PhD) 151 Автоматизація та комп’ютерно–інтегровані технології (15 – Автоматизація та приладобудування). Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститутМіністерства освіти і науки України, м. Харків, 2026. У дисертаційній роботі представлені результати проведених здобувачем досліджень, які виконують актуальне наукове завдання створення технології, моделей і методів оцінки стану та оптимізації напівмарковських об'єктів в умовах малої вибірки вихідних даних. Об’єкт дослідження – функціонування напівмарковських систем високої розмірності. Предмет дослідження – моделі та методи оцінки стану й оптимізації напівмарковських систем в умовах малої вибірки вихідних даних. Метою дисертаційної роботи є розробка математичних моделей, методів та технологій оцінки стану й оптимізації напівмарковських систем високої розмірності в умовах обмеженої вибірки вихідних даних.Thesis for the degree of Doctor of Philosophy (PhD) in the specialisation 151 Automation and Computer–Integrated Technologies (15 – Automation and Instrumentation). National Technical University “Kharkiv Polytechnic Institute” of the Ministry of Education and Science of Ukraine, Kharkiv, 2026. This thesis presents the results of research conducted by the candidate, which addresses the pressing scientific challenge of developing technologies, models and methods for assessing the state and optimising semi–Markovian objects under conditions of a small sample of input data. The object ofstudy is the behaviour of high-dimensional semi–Markov systems. The subject of study is models and methods for state estimation and optimisation of semi–Markov systems under conditions of limited input data. The aim of this thesis is to develop mathematical models, methods and techniques for assessing the state and optimising high–dimensional semi–Markov systems under conditions of limited input data. The introduction to the thesis sets out the rationale for the choice of research topic; the relationship of the work to scientific programmes, plans and topics; the aim and objectives of the research; the research methods; the scientific novelty of the findings; the practical significance of the findings; the candidate’s personal contribution; and the structure and scope of the thesis.