124 Системний аналіз
Permanent URI for this collection
Освітньо-наукова програма: Системний аналіз
Browse
Browsing 124 Системний аналіз by Issue Date
Now showing 1 - 20 of 26
Results Per Page
Sort Options
Item Оптимальні стратегії в коаліційних іграх з локальною взаємодією(2018) Несисюк, Мирослав; Чорней, РусланДипломна робота на здобуття академічного звання магістра математики. В цій роботі розглянуто актуальну на даний момент тему оптимальних стратегій в коаліційних іграх з локальною взаємодією. Ця тема є актуальною в зв`язку з її застосуваннях при моделюванні роботи мережі інтернет. Об`єктом є система з локальною взаємодією, а предметом стратегії гравців в цій системі. Метою цієї роботи є розглянути основні способи побудови систем з локальною взаємодією на основі задачі "хижак - жертва", а завданням створити програму для знаходження отпимальних стратегій жертв для уникнення хижака і перевірити її виконувальність в складніших випадках наприклад декількох хижаків. Методом дослідження є комп`ютерна програма для моделювання задачі.Item Розпізнавання акордів(2020) Андрущак, Григорій; Чорней, РусланАктуальність теми. На сьогоднішній день, дослідження та обробка музики є молодою, проте пріоритетною дослідницькою галуззю, оскільки алгоритми обробки, дослідження, розпізнавання та пошуку музики ми використовуємо чи не щодня. Методи дослідження. Перетворення Фур'є, дискретне перетворення Фур'є, алгоритм швидкого перетворення Фур'є на базі мови програмування Python 3, алгоритм розпізнавання акордів на базі шаблонів та його імплементація на базі мови програмування Python 3. Практичне значення роботи. Програма дозволяє користувачеві визначити з яких акордів складається аудіофайл. Робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновку, списку літератури та додатків. У першому розділі описується загальна інформація про дослідження та обробку музики. У другому розділі роботи досліджується теорія музики та її представлення. Третій розділ присвячено розпізнаванню нот та акордів. У четвертому розділі описується розпізнавання акордів на базі шаблонів. Загальний обсяг роботи становить 34 сторінки. Робота містить 5 рисунків та 3 додатки. Список використаної літератури налічує 3 найменування.Item Стратегічна невизначеність задач: як кодують ризик і корисність(2020) Бутовський, Владислав; Чорней, РусланМетою даної роботи були аналіз людської поведінки, як системи, математичне обґрунтування ходу думок і одержання майбутніх результатів для індивідуумів, базуючись на минулих виборах. Об’єктом дослідження є ігри-дилеми "Дилема мандрівників", "Гонконгський міст", "Дилема в’язня" та "Мисливці. Лось чи заєць". Методами дослідження є експериментальні результати з живими людьми, використання таблиць, графіків для аналізу, використання знань з предметів Теорії ігор, Теорії ймовірності та Системи прийняття рішень. В додатку надані дані з опитування людей, різного віку для гри «Мисливці. Лось чи заєць». Робота базувалась на теорії документальних статей: Cooperating over losses and competing over gains: A social dilemma experiment, Traveler’s dilemma: how the value of the luggage influences behavior, You cannot gamble on others: Dissociable systems for strategic uncertainty and risk in the brain та The Introduction of a Three-Dimensional Payoff Matrix.Item Рівновага в стохастичних коаліційних іграх на графах(2020) Науменко, Андрій; Чорней, РусланЗадається та формалізується гра для двох гравців на графах та розглядаються різни типи стратегій для двох гравців. Підводяться підсумкиItem Прогнозування спортивних івентів за допомогою дискретних ланцюгів Маркова та логістичної регресії(2020) Коваленко, Роман; Чорней, РусланУ курсовій роботі було розглянуто підхід, за допомогою якого була побудована модель, здатна прогнозувати результат матчів Української Прем’єр Ліги з футболу, будувати список команд, впорядкований за ймовірнісним показником успішності в будь-який момент сезону. В першому розділі було розглянуто теоретичні фреймворки, за допомогою яких будувалася та тренувалася модель. Система спроектована на дискретні ланцюги Маркова. Було описано один із видів регресії - логістичний. Другий розділ містить закріплення практичної частини: інформацію про підхід побудови моделі на базі ланцюгів Маркова; способи застосування логістичної регресії для класифікації матчів та прогнозування транзитивної ймовірності станів ланцюгів. Впорядкування команд турніру за стаціонарною ймовірністю. У висновку ми підсумовуємо результати, яких вдалося досягти під час виконання практичної частини.Item A multicriteria competitive Markov decision process(2021) Левченко, Іларія; Чорней, РусланThe course work is devoted to A multicriteria competitive Markov decision process; proposed software implementation of their solution. The work consists of an introduction, the main part that consists of six sections, a conclusion, a list of used sources and an appendix. Relevance. The modern-day world makes people face more and more complicated problems which require a solution and the price of mistake for them can be really high. Besides that, nowadays there is so much data that making a decision based on that intuitively and without analysis and math is not an option anymore. The multicriteria Markov decision process is much more similar to reallife than some other common games and decision models – choosing one of the available actions without knowing action chosen by the opponent as well as having vector reward rather than single reward are both much more common in a real application. However, solving such problems as they are is complicated. Therefore in this paper considered algorithm to transform them into linear programming problems, which have more well-known solution algorithms. The object of the study is a multicriteria Markov decision process. The subject of the study is an algorithm for solving the multicriteria competitive β-discounted Markov decision model. Purpose to study multicriteria competitive Markov decision games and algorithm to solve them. Theoretical research methods were used in the study; information from various scientific sources is analyzed, compared and summarized.Item Прийняття рішень в системах керування декількома запасами(2021) Глушенков, Сергій; Чорней, РусланОб’єктом роботи є керування декількома запасами. Предметом роботи є прийняття рішень в системах керування декількома запасами із загальною функцією витрат. Метою роботи є розробка програмного застосунку, яке за вхідними функціями витрат та розподілом попиту на товари, буде надавати рекомендацію про порогові значення запасів, при яких бажано робити дозамовлення. Методи розробки: побудова моделей, заснованих на марковських процесах з дискретним часом, проектування програмних систем, та програмування на мові С++ у середовищі Xcode (Version 12.5). Результати роботи: розроблений програмний застосунок, який на основі заданих програмістом функцій витрат, та розподілу попиту, надає користувачу оптимальну стратегію керування з мінімальним значенням загальної функції витрат. Роботу даного застосунку перевірено на декількох розподілах попиту з однаковими функціями витрат, та порівняно результати експериментів.Item Стохастичні ігри на графах(2021) Бутовський, Владислав; Чорней, РусланМета роботи – знаходження оптимальних стратегій в стохастичних іграх на графі з двома коаліціями та нульовою сумою. Об’єктом дослідження є багатокрокова стохастична гра на графі, яка складається зі скінченної кількості гравців та двох коаліцій. Предметом дослідження є стратегії керування коаліційною грою на графі. Методами дослідження є методи теорії керування, теорії випадкових процесів, метод простих ітерацій.Item Системи підтримки рішень при класифікації об’єктів(2021) Коваленко, Руслан; Чорней, РусланМета роботи: систематизація та кластеризація продуктів із різних інтернет-платформ на основі неконтрольованої відповідності (unsupervised matching) та метричного способу. В розділі 1 проведено аналіз та підготовку даних, досліджено та сформовано семантичні правила для визначення міри важливості токенів. В розділі 2 спроектовано числову оціночну функцію, яка дозволяє на базі параметрів, таких як, частота використання токенів, довжини, відстані від початку назви товарів, а також “гарячих токенів”, визначених за правилами, описаними в першому розділі. Це дозволяє впорядкувати комбінації токенів в межах однієї назви товару, разом з тим, визначити комбінацію, яка найкраще представляє даних продукт. На базі цієї інформації, ми сформували первинні кластери. В розділі 3 проведено верифікацію побудованих первинних кластерів в 2 розділі, враховуючи підтримувальні правила, сформованих задля відхилень від початкової задачі. В результаті отримали алгоритм, який здатний кластеризувати товари незалежно від семантичної складності формулювання назви. А також, верифікувати, і разом з тим, реструктуризувати кластери у випадку неявних відхилень під час їх побудови.Item Застосування прихованих марковських моделей до розв’язання задачі розпізнавання акордів(2021) Андрущак, Григорій; Чорней, РусланМета дослідження: розпізнавання музичних акордів в музичних аудіофайлах. Методи дослідження: швидке перетворення Фур'є, приховані марковські моделі. Практичне значення роботи: розроблений програмний застосунок дозволяє визначити послідовність акордів в музичних аудіофайлах. Робота складається зі вступу, шести розділів, висновку, списку літератури та додатків. У першому розділі описується загальна інформація про дослідження та обробку музики. У другому розділі роботи досліджується теорія музики та її представлення. Третій розділ присвячено розпізнаванню нот та акордів. У четвертому розділі описуються методи пошуку початку та кінця акорду в аудіофайлі. У п’ятому розділі описується метод створення спостережуваних станів системи. У шостому розділі описується створення прихованих станів моделі та їх застосування. Загальний обсяг роботи становить 24 сторінки. Робота містить 11 рисунків та 9 додатків. Список використаної літератури налічує 7 найменувань.Item Використання процесів субдифузії для моделювання фінансових ринків(2021) Петренко, Оксана; Щестюк, НаталіяЗа мету даної роботи було поставлене використання процесів субдифузії для моделювання фінансових ринків. Вивчення процесів субдифузії для моделювання фінансових ринків є складною та цікавою темою, оскільки діяльність фінансових ринків описуються за допомогою процесів, поведінка яких не являється детермінованою, а отже, майбутні значення можуть бути як і передбачуваними, так і випадковими. На ціну ризикових активів на фондовому ринку впливає багато факторів, які неможливо описати без стохастичних процесів.Item Аналіз схем розподілу секрету(2021) Степанюк, Станіслав; Олійник, БогданаДана робота має на меті дослідити методи, які дозволяють досягнути високого рівня гарантування доставки повідомлень у мікросервісній архітектурі. Для цього було розглянуто прикладну проблему, яка виникає в сфері розробки хмарних систем IoT. В роботі розглянуті архітектурні шаблони для збереження інформації в сховищі сервісу та надсилання її в чергу повідомлень. Також розглянуто методи резервування черги повідомлень. У практичній частині даного дослідження було розроблено бібліотеку, яка написана на мові програмування Kotlin та надає інструменти для реалізації шаблону Transactional Outbox. Було проведені заміри швидкодії даної бібліотеки та її аналогів.Item Функція втрат у задачах класифікації зображень з малою навчальною вибіркою(2021) Судорженко, Анна; Швай, НадіяЗа мету даної роботи було поставлено дослідження існуючих функцій втрат та аналіз їх впливу на точність моделі у задачі класифікації зображень з малою навчальною вибіркою. Використання аналізу впливу функції втрат на точність моделі дозволяє отримати додатковий інструмент для покращення якості розпізнавання об’єктів. Робота складається з двох розділів. Перший розділ присвячується аналізу задачі класифікації зображень та дослідженню існуючих функцій втрат для бінарних та категоріальних задач класифікації. У другому розділі наведено результати аналізу впливу обраних функцій витрат на точність задачі класифікації, що навчена на трьох різних малих навчальних вибірках.Item Динамічна альтернативна маршрутизація - моделювання та поведінка(2022) Лихопуд, Максим; Чорней, РусланМета курсової роботи: дослідити принципи роботи ДАМ та змоделювати процес знаходження шляху між вузлами мережі за допомогою ДАМ.Item Дослідження стохастичної поведінки клітинних автоматів(2022) Глушенков, Сергій; Чорней, РусланМетою роботи є доведення існування оптимальної стратегії керування стохастичними клітинними автоматами, та перевірка оптимальності розглянутих стратегій на прикладній задачі.Item Поля Ґіббса та їх застосування в сегментації зображень(2022) Левченко, Іларія; Чорней, РусланThis paper addresses a Gibbs random field (GRF) model for image segmentation of variety of images without the usage of machine learning, training data or supervision. Images represented in four colourspaces were, including greyscale, RGB, L*a*b* and OHTA. An optimisation is achieved through the Simulated Annealing algorithm. Results of segmentation are analysed for limitations and usefulness for certain types of images.Item Використання прихованих марківських моделей у задачах покращення якості даних(2022) Картавий, Микола; Крюкова, ГалинаМета дослідження: створення алгоритму з використанням прихованих марківських моделей для покращення якості зображень з мінімальними необхідними ресурсами для цього та обгрунтування, чому саме такий підхід є кращим для покращення якості даних.Item Тренування моделей детекції об’єктів при наявності шуму у розмітці даних(2022) Судорженко, Анна; Швай, НадіяМетою роботи є реалізацію алгоритму методу підвищення стійкості моделей детекції об’єктів до шуму у навчальній виборці та порівняння його ефективності на різних типах помилок, що можуть виникати.Item Багатокрокові антагоністичні стохастичні ігри(2022) Чумак, Віталій; Чорней, РусланВ цій роботі розглядається клас стохастичних ігор, досліджуються повторювані ігри з неповною інформацією на існування оптимальних стратегій для всіх учасників гри. Робота передбачає вивчення Марківської моделі гри з неповною інформацією для двох гравців. В результаті роботи запропонована модифікація моделі для багатьох гравців; алгоритми знаходження оптимальних стратегій для проінформованої та непроінформованої сторін. Технічна частина передбачає реалізацію алгоритмів пошуку оптимальних стратегій та їх порівняння з звичайним перебором всіх можливих поведінок гравців.Item Класифікація патернів в резервуарних обчисленнях за допомогою показників динамічного стану/ Pattern classification in reservoir computing with dynamical state measures(2022) Ровнік, Вероніка; Швай, НадіяReservoir computing is a brain-inspired paradigm for RNN training th a t has been successfully applied to different computational problems involving sequential data. One of such problems is temporal pattern classification, where time series patterns are to be assigned to a specific category. In neuroscience, the pattern recognition is known as a function of the brain important for a range of intelligent behaviors: hearing, speech, vision, music, and motor control. Here we present a reservoir network architecture with the phase oscillator models as neurons th a t solves the given task. The proposed computational scheme consists of d a ta encoding, reservoir dynamics tuning, dynamical state decoding, and readout training steps. At the d a ta encoding stage we solve the task of presenting the static d a ta to the network as a temporal signal. Next, we find suitable network parameter regimes using dynamical systems theory. At the d ata decoding stage we extract information about the dynamical state of the network of oscillators, i.e., frequency synchronization emerging given the input. Finally, the readout layer is trained to linearly separate the high-dimensional states of the reservoir with accordance to the pattern recognition task. We evaluate the computational performance of the reservoir architectures by solving an image classification task on the well-known MNIST digits recognition dаtaset. The designed reservoir computing scheme shows decent performance in the image classification task. We assume th a t the proposed approach generalizes to other neuron models th a t exhibit similar properties of intrinsic dynamics. We also presume the possibility of direct mapping between the theoretical model of the reservoirs and their physical implementation in hardware. Due to the considerably reduced number of trainable parameters, the approach promises to be more competitive in power efficiency than recurrent neural networks trained with the conventional back-propagation through time algorithm.