Перегляд за Автор "Chaikovskyi, Maksym"

Зараз показуємо 1 - 3 з 3
  • Ескіз
    Документ
    Forecasting Indicators of the Region Intellectual Potential
    (2024) Hryhoruk, Pavlo; Chaikovska, Inna; Proskurovych, Oksana; Gorbatiuk, Kateryna; Valkov, Oleksandr; Chaikovskyi, Maksym
    This study established that in the conditions of Russian aggression, one of the most important factors for the recovery of Ukraine's economy is the effective use and multiplication of the existing intellectual potential of the regions. It was determined that the main structural elements of the intellectual potential of the region are educational, scientific and innovative potential. Fractal analysis and forecasting of key indicators of the intellectual potential of the region were carried out. Within the framework of the educational potential of the region, the following indicators were studied: the coverage of children in preschool education institutions, the number of graduate students, the number of students in general secondary education institutions, the number of teachers in general secondary education institutions, the number of students and trainees in vocational and vocational education institutions. As part of the scientific potential, the indicator of the number of employees involved in the performance of scientific research and development was considered. Within the framework of innovation potential - the specific weight of enterprises that introduced innovations and the number of implemented new technological processes. As a result of the conducted fractal analysis, it was established that all indicators belong to the anti-persistent type of time series. Therefore, the method of exponential smoothing and moving average was used as forecasting. A negative trend in the development of the component indicators of the intellectual potential of the region was revealed. This requires appropriate decisive actions on the part of the authorities in order to activate and grow the educational, scientific and innovative potential, which will lead to the improvement of the indicator of the intellectual potential of the region and its positive impact on the indicators of economic efficiency
  • Ескіз
    Документ
    Модель мультиагентної системи для виявлення поліморфних вірусів
    (Хмельницький національний університет, 2025) Чайковський, Максим; Chaikovskyi, Maksym
    У роботі встановлено, що мультиагентні системи (MAS) є потужним інструментом для виявлення поліморфних вірусів. Визначені основні переваги використання MAS для виявлення поліморфних вірусів: паралельна обробка та ефективність; розподілене виявлення загроз; інтелектуальна взаємодія між агентами; адаптивність до нових загроз; масштабованість; прогнозування та виявлення аномалій; динамічне реагування на загрози; розподілене навчання на основі досвіду; зниження навантаження на одну точку системи. Запропонована модель мультиагентної системи (MAS) виявлення поліморфних вірусів, яка включає: множину агентів; множину станів комп'ютерної системи; множину можливих дій агента; функцію переходу між станами; функцію винагороди, яка оцінює ефективність вибраних дій; функцію спостереження, яка визначає, яку інформацію отримує кожен агент; ймовірність переходу в новий стан після виконання дій агентами; стратегію агента, яка визначає, яку дію він обирає в кожному стані. Інтелектуальний агент даної MAS складається з наступних модулів: модуль аналізу, модуль класифікації поліморфних вірусів за рівнями складності, модуль прийняття рішення. Алгоритм роботи запропонованої MAS: збір інформації, виявлення поліморфних вірусів, класифікація поліморфних вірусів, прийняття рішення
  • Ескіз
    Документ
    Розробка моделі інформаційної системи управління знаннями на проєктно-орієнтованому підприємстві
    (Хмельницький національний університет, 2023) Чайковська, Інна; Лук’янова, Валентина; Чайковський, Максим; Chaikovska, Inna; Lukianova, Valentyna; Chaikovskyi, Maksym
    У статті побудована функціональна модель інформаційної системи управління знаннями проєктно-орієнтованого підприємства, описано її функціонал та структуру. Модель інформаційної системи включає підсистему управління знаннями в операційній діяльності підприємства та підсистему управління знаннями в проєктній діяльності підприємства. Підсистема управління знаннями в операційній діяльності підприємства передбачає збір та збереження даних у наступних базах даних: «Персонал», «Технології», «Процеси», «Критерії ефективності операційної діяльності». Підсистема управління знаннями в проєктній діяльності підприємства передбачає збір та збереження даних у наступних базах даних: «Управління знаннями проєктів», «Управління знаннями між проєктами», «Області знань з управління проєктами», «Критерії ефективності проєктної діяльності». Запропоновано наступні модулі для опрацювання даних: модуль 1 «Оцінювання підсистеми», модуль 2 «Встановлення взаємозв’язку», модуль 3 «Формування сценаріїв», модуль 4 «Вибір оптимального сценарію», модуль 5 «Рішення проблем сценарію», модуль 6 «Формування управлінського рішення». Запропоновано відповідний інструментарій економіко-математичного моделювання (математичне забезпечення) для визначених модулів. Модуль 1 передбачає використання сірого реляційнрго аналізу, методу аналізу ієрархій, нечітку логіку та нечіткий логічний висновок Мамдані. Модуль 2 передбачає застосування кореляційно-регресійного аналізу. Модуль 3 та 4 використовує аналіз чутливості. Модуль 5 використовує метод експертного оцінювання, нечітку логіку, теорію ігор, статистичний метод оцінювання ризиків, модель Лотки-Вольтерри та ін. Модуль 6 передбачає формування вектору управлінського рішення із зазначенням практичних рекомендацій у числовому вимірі стосовно необхідних змін вхідних показників для досягнення цільових значень критеріїв ефективності управління знаннями в операційній та проєктній діяльності підприємства.