Actual problems of automation and information technology (E-Journal) / Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій
Not a member yet
254 research outputs found
Sort by
Точний гібридний алгоритм розв’язання задачі маршрутизації транспортних засобів
Full text linkРозглянуто задачу маршрутизації транспортних засобів з урахуванням обмежень на вантажопідйомність. Запропоновано точний гібридний алгоритм, який складається з трьох фаз: формування підмножин клієнтів, які можуть бути обслуговані одним транспортним засобом, розв’язання задачі комівояжера для кожної підмножини та вибору оптимального набору маршрутів шляхом комбінування отриманих рішень для забезпечення обслуговування всіх клієнтів. Розроблено програмне забезпечення для реалізації цього підходу, та перевірено його ефективність на наборах даних з бібліотеки CVRPLIB
Прогнозування навантаження на сервер з використанням ШІ для оптимізації веб–сервісів
Full text linkУ статті проведено аналіз методів прогнозування навантаження на сервери за допомогою штучного інтелекту (ШІ) для оптимізації роботи веб–сервісів. Прогнозування навантаження на основі аналізу історичних даних дозволяє динамічно масштабувати ресурси під час пікової активності користувачів, запобігаючи збоям і забезпечуючи стабільність системи. У роботі розглянуто моделі для Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) і Vertical Pod Autoscaler (VPA) із використанням алгоритмів машинного навчання, зокрема LSTM–мереж та регресії.Порівняно різні підходи до прогнозування, включаючи статистичні методи, класичні алгоритми машинного навчання та глибинні нейронні мережі. Зроблено висновок, що LSTM–мережі мають високу точність у складних динамічних умовах. Продемонстровано, як моделі на основі ШІ сприяють масштабованості, зниженню витрат та покращенню стабільності веб–сервісів. Окрему увагу приділено сценаріям практичного застосування, таким як управління піковими навантаженнями під час маркетингових кампаній та адаптація до сезонних змін.Результати дослідження вказують на необхідність подальшого впровадження ШІ для управління інфраструктурою Kubernetes, зокрема шляхом розроблення комбінованих підходів до горизонтального та вертикального масштабування
Формалізовані методи та алгоритми для створення рекомендаційних систем
Full text linkУ статті досліджено формалізовані методи та алгоритми для створення рекомендаційних систем на основі штучного інтелекту. Проведено аналіз основних типів рекомендаційних систем, включаючи колаборативне фільтрування, системи на основі контенту, гібридні системи та системи на основі знань. Детально розглянуто процес роботи рекомендаційних систем, що включає збір, збереження, аналіз та фільтрацію даних. Визначено ключові фактори, що впливають на ефективність таких систем, та описано особливості їх практичної реалізації. Представлено сучасні підходи до забезпечення балансу між точністю рекомендацій, швидкістю їх надання та захистом користувацьких даних. Результати дослідження можуть бути використані при розробці рекомендаційних систем для різних сфер застосування
Інтелектуальна система виявлення кібератак з використанням методів машинного навчання
Full text linkУ статті представлено результати розв’язку однієї із задач для виявлення кібератак із використанням методів машинного навчання шляхом побудови класифікатора. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю забезпечення надійного захисту корпоративних мереж у контексті зростання кількості та складності кіберзагроз. У роботі акцентовано увагу на загрозах типу DoS (Denial of Service), які спрямовані на порушення доступності ресурсів, що може призводити до значних збитків. Основною метою дослідження є створення програмного агента, який здатний виявляти кібератаки в реальному часі, аналізуючи великі обсяги мережевого трафіку. Для досягнення поставленої мети проведено аналіз сучасних підходів до моніторингу та захисту мереж, розроблено модель класифікації мережевого трафіку, а також впроваджено механізми для оцінки її продуктивності. Об’єктом дослідження виступає мережевий трафік корпоративних мереж, а предметом – його характеристики, що можуть вказувати на аномальну активність. Використано методи машинного навчання для класифікації трафіку, зокрема нейронні мережі. Для підготовки даних застосовано алгоритми масштабування та обробки пропущених значень. Експерименти проводилися з використанням наборів даних, що містять інформацію про нормальний трафік і кібератаки типу DoS. У ході дослідження побудовано технології створення агентних моделей для розв’язання задачі, оптимізованої для роботи з великими обсягами даних. Навчання проводилося на даних із віртуальних мережевих середовищ. Отримана модель продемонструвала високий рівень точності класифікації – понад 95%, що підтверджено результатами оцінки на тестовій вибірці. Побудована модель забезпечує можливість виявлення DoS-атак у мережевому трафіку, зокрема за такими характеристиками, як обсяг переданих даних, швидкість пакетів, а також поведінкові ознаки. Результати дослідження свідчать про ефективність запропонованого підходу, який має низку переваг перед статичними методами, зокрема здатність адаптуватися до нових типів загроз
Про імітаційні моделі блоків узагальненої системи хмарних обчислень
Full text linkРозглянуто доцільність вибору хмарної архітектури та ефективність використання блоків імітаційної моделі на різних наборах вхідних даних. Підтверджено можливість проведення аналізу хмарної архітектури імітаційними підходами, що дозволить спробувати оцінити ефективність побудованої хмарної системи
Infrastructure as a code approach for web infrastructure automation
Full text linkThis paper examines approaches to automating the management of web infrastructure using the concept of Infrastructure as a Code (IaC). A method for constructing a hybrid cloud architecture that combines monolithic and serverless components is proposed, leveraging Terraform and AWS services. Configuration files for automating deployment processes were developed, and the infrastructure was tested under various load condition
Імпутування пропусків у даних гідрологічного моніторингу
Full text linkЗапропоновано підхід щодо імпутування пропусків у даних у випадку, коли наявна додаткова інформація про характер даних. Розглядається датасет, що містить дані гідрологічного моніторингу відносно басейну ріки Дніпро. В даних наявні пропуски. Проводиться первинний статистичний аналіз, який надає додаткову специфічну інформацію про можливість застосувати регресійний підхід. Запропонований метод імпутування підбирає найкращу регресійну модель серед лінійних та квазілінійних моделей та виконує імпутування. Проводиться порівняння запропонованого методу з відомими методами імпутування за повним датасетом, в який штучно внесені пропуски у заданому відсотковому відношенні. Метриками для порівняння обрано RMSE та час виконання алгоритмів
Розробка додатку «Soloveyko» твій помічник для вивчення української мови
Full text linkУ статті досліджується проблема актуальності вивчення мови та описується розробка мобільного додатку «Soloveyko» для платформи Android – помічник вивчення солов’їної української мови. Додаток орієнтований на широке коло користувачів, які бажають вдосконалити свої мовні навички, розширити словниковий запас та дізнатися більше про українську мову, що надає поглибитись в навчанні та дізнатись більше різновидів діалектів культури. Розробка такого мобільного додатку сприяє популяризації української мови, робить процес навчання більш доступним, ефективним та цікавим
Порівняння характеристик методів та алгоритмів стеганографії в зображеннях та звукових сигналах
Full text linkВ даній статті основну увагу приділено порівнянню існуючих методів та алгоритмів приховування інформації в цифрових сигналах з акцентом на їх характеристики та обмеження, що дозволяє визначити їхню застосовність у різних сценаріях та розкриває перспективи для подальшого вдосконалення стеганографічних технологій
Огляд сучасних рішень розроблення та реалізації методів для інтерактивної роботи з географічними інформаційними системами
Full text linkУ статті наведено розширений огляд сучасних підходів до інтерактивної роботи з географічними інформаційними системами (ГІС), зокрема методів нанесення, відбору, кластеризації та динамічної генералізації геоміток на картах різного масштабу. Проаналізовано особливості найпоширеніших методів, їхні переваги й недоліки, а також наведено посилання на наукові публікації, де ці методи описано детальніше. Окреслено роль вебсервісів і бібліотек (Google Maps, Leaflet, OpenLayers, ArcGIS Online) у реалізації інтерактивної картографії та сформульовано перспективи застосування інтерактивних технологій у царині просторового аналізу і цифрової картографії