МЕТОДИ ВИБОРУ МОДЕЛЕЙ ФУНКЦІОНУВАННЯ БАГАТОСКЛАДОВИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТА ПРИРОДОТЕХНІЧНИХ СИСТЕМ
DOI:
https://doi.org/10.31319/2519-8106.1(50)2024.304943Ключові слова:
багатоскладові системи, складні системи, моделі, системи управління, вибори моделей функціонуванняАнотація
У статті розглядається підхід до оцінки якості функціонування багатокомпонентних систем та вибору оптимальних варіантів управління їх компонентами. Наголошується на важливості вибору ефективних моделей для функціонування сучасних інформаційних та природно-технічних систем, що стає ключовим завданням у проєктуванні, аналізі та експлуатації таких систем.
У статті досліджується проблема вибору моделей функціонування багатоскладових інформаційних та природно-технічних систем. Автори вказують на ускладнення цього процесу через неповний опис системи, обмежену доступність інформації та складність пошуку компромісу між показниками якості функціонування багатоскладових систем. В статті зазначається, що недооцінка альтернатив, ускладнення вибору оптимального рішення та неефективність системи стають причинами виникнення цих проблем. Автори стверджують, що корекція технічного завдання вимагає значних ресурсів, що збільшує витрати на проєктування та експлуатацію систем і зазначають, що для досягнення оптимальних результатів необхідні якісні моделі та методи оцінки та вибору варіантів проєктування систем. Введено поняття моменту часу, коли робота кожної підсистеми починається, та умови, які мають бути виконані для її оптимального функціонування. Досліджується оцінка якості за допомогою сукупності критеріїв, враховуючи різні варіанти складних систем. Автори пропонують алгоритм оптимального вибору управління для кожного компоненту на основі найкращих комбінацій його складових в багатоскладових інформаційних та природно-технічних системах. В статті доведено теорему про вибір варіантів складної системи управління, яка демонструє, що цей процес відбувається шляхом відсіювання неприйнятних типів керуючих законів та технічних реалізацій. Авторами запропонована процедура вибору варіантів системи управління, що складається з двох етапів: відсіювання неприйнятних типів керуючих законів та їх технічних реалізацій. Такий підхід дозволяє забезпечити відповідність системи вимогам якості функціонування використовуючи оптимальний рівень ресурсів.
Посилання
Shritika Waykar, E.A. (2023). Innovations in Computational Approaches for Nonlinear Problems and Complex System Simulations. Communications on Applied Nonlinear Analysis, 31(1), 34-51. DOI 10.52783/cana.v31.298
Symonov, D.I. (2023). Analiz potoku v merezhi yak metod optymizatsii upravlinnia lantsiuhom postachannia [Network flow analysis as a method of optimizing supply chain management]. Zhurnal obchysliuvalnoi ta prykladnoi matematyky – Journal of Computational and Applied Mathematics, 1, 5-14. DOI 10.17721/2706-9699.2023.1.01 [in Ukranian]
Gutjahr, T., & Keller, K. (2020). Ordinal Pattern Based Entropies and the Kolmogorov–Sinai Entropy: An Update. Entropy, 22(1), 63. DOI:10.3390/e220100
Palagin, O., & Symonov D.(2022). Kibernetychna model ratsionalnoho svitoustroiu v paradyhmi kerovanoi evoliutsii [Cybernetic model of rational world order under the paradigm of directed evolution]. Mizhnarodnyi naukovo-tekhnichnyi zhurnal "Problemy keruvannia ta informatyky" – The International Scientific and Technical Journal "Problems of Control and Informatics", 67(6), 54-66. DOI: 10.34229/1028-0979-2022-6-5
Russ, M. (2021). Knowledge Management for Sustainable Development in the Era of Continu-ously Accelerating Technological Revolutions: A Framework and Models. Sustainability, 13(6), 3353. DOI: 10.3390/su13063353
Jin, M., Sun, K., & He, S. (2023). A novel fractional-order hyperchaotic complex system and its synchronization. Chinese Physics B, 32, 060501. DOI 10.1088/1674-1056/acc0f6
Symonov, D.I. (2021). Alhorytm vyznachennia optymalnoho potoku v lantsiuhakh postachannia z urakhuvanniam ba-hatokryterialnykh umov ta stokhastychnosti protsesiv [Algorithm for determining the optimal flow in supply chains taking into account multi-criteria conditions and stochasticity of processes]. Visnyk Kyivskoho natsionalnoho universytetu imeni Tarasa Shevchenka. Seriia fizyko-matematychni nauky – Bulletin of Taras Shevchenko Kyiv National University. Series of physical and mathematical sciences, 2, 109-116. DOI: 10.17721/1812-5409.2021/2.15 [in Ukranian]
Shi, P., & Yan, B. (2021). A Survey on Intelligent Control for Multiagent Systems. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 51, 161-175. DOI: 10.1109/TSMC.2020.3042823
Symonov, D.I., & Gorbachuk, V.M. (2022). Metod poshuku rishen u dynamichnii modeli uprav-linnia zapasamy za nevyznachenosti [A method of finding solutions in a dynamic model of inventory management under uncertainty]. Visnyk Kyivskoho natsionalnoho universytetu imeni Tarasa Shevchenka. Seriia fizyko-matematychni nauky – Bulletin of Taras Shevchenko Kyiv National University. Series of physical and mathematical sciences, 4, 31-39. DOI 10.17721/1812-5409.2022/4.4 [in Ukranian]
Zhao, T. (2024). Artificial Intelligence in Mathematical Modeling of Complex Systems. EAI En-dorsed Transactions on e-Learning, 10, 1-12. DOI: 10.4108/eetel.525
Huang, Z., Sun, Y., & Wang, W. (2023). Generalizing Graph ODE for Learning Complex System Dynamics across Environments. Proceedings from 29th ACM SIGKDD: Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. (pp. 798–809). DOI 10.1145/3580305.3599362
Shan, S., Zhang, Z., Ji, W., & Wang, H. (2023). Analysis of collaborative urban public crisis governance in complex system: A Multi-agent Stochastic Evolutionary Game Approach. Sustainable Cities and Society, 91, 104418. DOI 10.1016/j.scs.2023.104418
Shritika Waykar E.A. Innovations in Computational Approaches for Nonlinear Problems and Complex System Simulations. Communications on Applied Nonlinear Analysis. 2023. Vol. 31, No 1. P. 34-51. DOI 10.52783/cana.v31.298
Симонов Д.І. Аналіз потоку в мережі як метод оптимізації управління ланцюгом постачання. Журнал обчислювальної та прикладної математики. 2023. № 1. С. 5-14. DOI 10.17721/2706-9699.2023.1.01
Gutjahr T., Keller K. Ordinal Pattern Based Entropies and the Kolmogorov–Sinai Entropy: An Update. Entropy. 2020. Vol. 22, No 1. P. 63. DOI:10.3390/e220100
Палагін О. В., Симонов Д. І. Кібернетична модель раціонального світоустрою в парадигмі керованої еволюції. International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Infor-matics". 2023. № 67(6). С. 54–66. DOI: 10.34229/1028-0979-2022-6-5.
Russ M. Knowledge Management for Sustainable Development in the Era of Continuously Accelerating Technological Revolutions: A Framework and Models. Sustainability. 2021. Vol. 13, No 6. P. 3353. DOI: 10.3390/su13063353.
Jin M., Sun K., He S. A novel fractional-order hyperchaotic complex system and its synchroniza-tion. Chinese Physics B. 2023. Vol. 32. P. 060501. DOI 10.1088/1674-1056/acc0f6
Симонов Д.І. Алгоритм визначення оптимального потоку в ланцюгах постачання з ураху-ванням багатокритеріальних умов та стохастичності процесів. Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Серія фізико-математичні науки. 2021. №2. С. 109-116. DOI: 10.17721/1812-5409.2021/2.15
Shi P., Yan B. A Survey on Intelligent Control for Multiagent Systems. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. 2021. Vol. 51, No 1. P. 161-175. DOI: 10.1109/TSMC.2020.3042823
Симонов Д.І., Горбачук В.М. Метод пошуку рішень у динамічній моделі управління запа-сами за невизначеності. Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Серія фізико-математичні науки. 2022. № 4. С. 31-39. DOI 10.17721/1812-5409.2022/4.4
Zhao T. Artificial Intelligence in Mathematical Modeling of Complex Systems. EAI Endorsed Transactions on e-Learning. 2024. Vol. 10. P. 1-12. DOI: 10.4108/eetel.525
Huang Z., Sun Y., Wang W. Generalizing Graph ODE for Learning Complex System Dynamics across Environments. 29th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining: Proceedings from 2023. (Long Beach, August 2023). Long Beach, 2023. P. 798–809. DOI 10.1145/3580305.3599362
Shan S., Zhang Z., Ji W., Wang H. Analysis of collaborative urban public crisis governance in complex system: A Multi-agent Stochastic Evolutionary Game Approach. Sustainable Cities and Society. 2023. Vol. 91. P. 104418. DOI 10.1016/j.scs.2023.104418
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
a. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
b. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
c. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
