Eastern-European Journal of Enterprise Technologies
Not a member yet
10487 research outputs found
Sort by
Багатокритеріальна оптимізація цифрового маркетингу для підприємств агропромислового комплексу на основі алгоритму NSGA-III та машинного навчання
No full textThe object of this study is the process of optimizing digital marketing for agro-industrial enterprises under conditions of multi-criteria and uncertainty. A formal statement of the problem of optimizing marketing strategies for agricultural production has been given by using the genetic algorithm NSGA-III. A hybrid method was devised to solve the task of multi-criteria optimization of marketing strategies for agro-industrial enterprises. The method is based on the NSGA-III algorithm in combination with the XGBoost software library and adapted to industry constraints for marketing strategies in the agricultural markets of Ukraine and Kazakhstan Republic. This allows for the generation and interpretation of Pareto-optimal strategies taking into account such criteria as efficiency, coverage, return on investment (ROI), costs, and engagement.
A cluster analysis of solutions has been performed; three characteristic scenarios were identified – balanced, cautious, and aggressive. Empirical validation by regression analysis demonstrated the high accuracy of the model, as well as its ability to extrapolate new solutions. In particular, the mean square error on the test sample was 0.0316 with the achieved coefficient of determination of 0.9041. The results confirm the effectiveness of the devised method to support decision-making under conditions of multi-criteria and limited resources.
The proposed method was used as the basis for the development of software implemented in practice at enterprises of the agro-industrial complex. However, the scope of method application also includes the activities by other business entities that devise marketing strategies to achieve the efficiency of their activitiesОб’єкт дослідження – процес оптимізації цифрового маркетингу для підприємств агропромислового комплексу в умовах багатокритеріальності та невизначеності. Здійснено формальну постановку задачі оптимізації маркетингових стратегій для агровиробництва із використанням генетичного алгоритму NSGA-III. Розроблено гібридний метод для розв’язання задачі багатокритеріальної оптимізації маркетингових стратегій підприємств агропромислового комплексу. Метод базується на алгоритмі NSGA-III у поєднанні з програмною бібліотекою XGBoost і адаптований до галузевих обмежень для маркетингових стратегій на аграрних ринках України та Республіки Казахстану. Це дозволяє забезпечити генерацію та інтерпретацію Парето-оптимальних стратегій з урахуванням таких критеріїв, як ефективність, охоплення, показника рентабельності інвестицій (ROI), витрати та залучення. Проведено кластерний аналіз рішень, виокремлено три характерні сценарії – збалансований, обережний і агресивний. Емпірична валідація за регресійним аналізом продемонструвала високу точність моделі, а також її здатність до екстраполяції нових рішень. Зокрема, середньоквадратична помилка на тестовій вибірці склала 0,0316 при досягнутому коефіцієнті детермінації 0,9041. Отримані результати підтверджують ефективність розробленого методу для підтримки прийняття рішень в умовах багатокритеріальності та обмежених ресурсів.
Запропонований метод був покладений в основу розробки програмного продукту, впровадженого на практиці в підприємствах агропромислового комплексу. Проте, сферою використання методу може бути діяльність й інших суб’єктів господарювання, які здійснюють розроблення маркетингових стратегій для досягнення ефективності своєї діяльност
Реалізація моделі глибокого навчання з увагою та теорії планованої поведінки для прогнозування використання системи бортового трекеру на Boeing 737-900ER
No full textThe object of research is the prediction system for the use of live flight tracker technology on the Boeing 737-900ER aircraft. The problems solved are related to the low accuracy of the prediction system that only relies on technical data without considering aspects of user behavior, as well as the limitations of interpretability in conventional deep learning models that hinder decision validation in critical and sensitive flight environments. The essence of the results obtained is the development of a prediction model based on bidirectional long short-term memory combined with an attention layer and psychological elements from the theory of planned behavior. This model is able to increase prediction accuracy up to 91.2%, much higher than conventional models with an accuracy of around 78%, and shows high F1 and AUC scores indicating a balance between precision and sensitivity. Due to its features and characteristic differences, namely the integration of bidirectional sequential learning, focusing on the most relevant input features through the attention mechanism, and psychological contextualization through the theory planned behavior, these results make it possible to effectively solve the problems of low accuracy and lack of interpretability in predicting flight tracker usage. These results are explained by the model’s ability to highlight key variables such as usage time, flight conditions, and previous interaction patterns that correlate with user intentions and behaviors. The theory planned behavior structure provides a basis for interpreting system decisions based on attitudes, social norms, and users’ perceived control over the technology used. In practical conditions, the results of this study can be implemented in a simulation-based training system for pilots, which aims to identify optimal interaction patterns with flight tracker technologyОб’єктом дослідження є система прогнозування для використання технології відстеження польотів у реальному часі на літаку Boeing 737-900ER. Вирішувана проблема пов’язана з низькою точністю системи прогнозування, яка спирається лише на технічні дані без врахування аспектів поведінки користувача, а також з обмеженнями інтерпретованості в традиційних моделях глибокого навчання, що перешкоджають перевірці рішень у критичних та чутливих умовах польоту. Суть отриманих результатів полягає в розробці моделі прогнозування на основі двонаправленої довготривалої короткочасної пам’яті, поєднаної з шаром уваги та психологічними елементами з теорії планованої поведінки. Ця модель здатна підвищити точність прогнозування до 91,2%, що значно вище, ніж у традиційних моделей з точністю близько 78%, та демонструє високі показники F1 та AUC, що вказує на баланс між точністю та чутливістю. Завдяки своїм особливостям та характерним відмінностям, а саме інтеграції двонаправленого послідовного навчання, зосередженню на найбільш релевантних вхідних ознаках через механізм уваги та психологічній контекстуалізації через теорію планованої поведінки, ці результати дозволяють ефективно вирішувати проблеми низької точності та відсутності інтерпретованості при прогнозуванні використання відстежувача польотів. Ці результати пояснюються здатністю моделі виділяти ключові змінні, такі як час використання, умови польоту та попередні моделі взаємодії, що корелюють з намірами та поведінкою користувачів. Теорія структури запланованої поведінки забезпечує основу для інтерпретації системних рішень на основі ставлення, соціальних норм та сприйнятого користувачами контролю над використовуваною технологією. У практичних умовах результати цього дослідження можуть бути впроваджені в систему навчання пілотів на основі моделювання, метою якої є визначення оптимальних моделей взаємодії за допомогою технології відстеження польоті
Закономірності очищення та зневоднення шламів газоочищення теплових електростанцій від вугільного пилу
No full textThe object of this study is the technology of cleaning and dewatering of sludges from wet gas purification systems of dust preparation department emissions in Ecomash SHS521AS-113 settling centrifuges in order to solve the problem of increasing the efficiency of treatment facilities and secondary use of purified water.
Samples of gas purification sludges have been analyzed under industrial conditions, and it was found that sludges from thermal power plants contain finely dispersed dust particles less than 20 microns, which during the hydration process stick together into aggregates up to 250 microns in size.
It was found that the use of settling tanks without chemical reinforcement of the process is long-term; however, they are effectively precipitated using the anionic flocculant A-19. The optimal dose of flocculant for sludges with a concentration of 20–30 g/l was selected, which was 130–150 g/t. In this case, flocs are formed with a sedimentation rate of 8.2–8.6 mm/s, which is sufficient for effective settling. In order to quickly determine the concentration of the solid phase in the sludge, a relationship was established between the concentration of the dispersed phase, the temperature in the range of 20–45°C, and the density of the sludge.
The study of sludge purification in centrifuges without the use of reagents has made it possible to identify the relationship between the efficiency of solid phase retention, centrifuge productivity, and the value of the relative screw revolutions. It was found that the efficiency of solid phase retention in centrifuges increases with a decrease in work productivity, as well as a decrease in the value of the relative screw revolutions. The purification productivity of up to 15–20 m3/h was achieved with an efficiency of over 97% and a residual concentration of suspended particles of less than 0.5 g/l. The use of a modular sludge purification and dewatering unit based on a thin-layer clarifier and centrifugal units with the introduction of a flocculant before the clarifier has been proposed. It was found that the degree of sludge dehydration in Ecomash SHS521AS-113 centrifuges of wet gas treatment sludge was 32–36%Об’єктам дослідження є технологія очищення та зневоднення шламів систем мокрого газоочищення викидів пилопідготовчого відділення в осаджувальних центрифугах Ecomash SHS521AS-113 задля вирішення проблеми підвищення ефективності роботи очисних споруд та вторинного використання очищеної води. Проаналізовано в промислових умовах зразків шламів газоочищення та встановлено, що шлами теплових електростанцій містять дрібнодисперсні частинки пилу менше 20 мкм, які в процесі гідратації злипаються у агрегати розміром до 250 мкм. Встановлено, що використання відстійників без хімічного підсилення процесу є довготривалим, однак, ефективно осаджуються з використанням аніонного флокулянту A-19. Підібрано оптимальну дозу флокулянту для шламів концентрацією 20–30 г/л, яка склала 130–150 г/т. При цьому утворюються флокули зі швидкістю осідання 8,2–8,6 мм/с, що достатньо для ефективного відстоювання. З метою оперативного визначення концентрації твердої фази в шламі встановлена залежність між концентрацією дисперсної фази, температурою в інтервалі 20–45°С та густиною шламу. Проведене дослідження очищення шламів в центрифугах без використання реагентів дозволило виявити залежність між ефективністю затримання твердої фази, продуктивністю центрифуг та величини відносних обертів шнеку. Виявлено, що ефективність затримання твердої фази у центрифугах підвищується із зниженням продуктивності роботи, а також зниженням величини відносних обертів шнеку. Було досягнуто продуктивність очистки до 15–20 м³/год при ефективності понад 97% і залишковій концентрації завислих частинок менш ніж 0,5 г/л. Запропоновано використання модульної установки очистки та зневоднення шламів на базі тонкошарового відстійника та центрифугальних установок із введенням флокулянту перед відстійником. Встановлено, що ступінь зневоднення осаду у центрифугах Ecomash SHS521AS-113 шламів мокрої газоочистки складала 32–36
Розробка моделі оцінки методів автентифікації користувачів з урахуванням безпеки, зручності та частоти використання
No full textThe object of the study is authentication systems in security-critical environments, especially in healthcare. The addressed problem is the absence of comprehensive frameworks that integrate both threat data and user-centric factors for real-world method comparison.
This study develops and validates a novel evaluation model for assessing the empirical effectiveness of user authentication methods. The proposed model integrates probabilistic threat modeling, usability data, and weighted multi-criteria analysis to generate context-sensitive effectiveness scores, thereby supporting informed decision-making.
Twelve authentication methods were assessed using three criteria: security (resistance to cyber threats), usability (user convenience), and use frequency (real-world adoption). Security coefficients (K2) were computed from threat statistics, while usability and adoption metrics were based on a healthcare survey (n = 70). Weighted normalization (ws = 0.4, wu = 0.3, wf = 0.3) produced overall effectiveness scores (E). The most effective methods were mobile devices (E = 30.915), PIN codes (E = 30.252), and fingerprint authentication (E = 29.235), offering an optimal balance of security and acceptance. Graphical passwords (E = 6.132) and iris scans (E = 7.245) scored lowest due to poor usability and limited adoption.
The model’s feature lies in its holistic integration of threat exposure and empirical user data, along with adaptability to organizational requirements and visual interpretability. This feature distinguishes it from single-dimensional or static assessment modelsОб'єктом дослідження є системи автентифікації в умовах підвищених вимог до безпеки, особливо в сфері охорони здоров’я. Проблема, яку вирішує робота, полягає у відсутності комплексних підходів, що поєднують як дані про загрози, так і користувацькі чинники для порівняння методів у реальних умовах.
Розроблено модель оцінювання для аналізу емпіричної ефективності методів автентифікації користувачів. Запропонована модель інтегрує ймовірнісне моделювання загроз, дані про зручність використання та зважений багатокритеріальний аналіз для формування контекстно-чутливих показників ефективності, що сприяє прийняттю обґрунтованих рішень.
Дванадцять методів автентифікації були оцінені за трьома критеріями: Безпека (стійкість до кіберзагроз), Зручність (сприйняття користувачами), та Частота використання (реальне впровадження). Коефіцієнти безпеки (K2) були обчислені на основі статистики загроз, а дані про зручність і поширеність зібрані за результатами опитування у медичній установі (n = 70). Застосовано зважену нормалізацію (ws = 0.4, wu = 0.3, wf = 0.3) для отримання інтегральних оцінок ефективності (E). Найбільш ефективними виявилися мобільні пристрої (E = 30.915), PIN-коди (E = 30.252) і автентифікація за відбитками пальців (E = 29.235), що забезпечують оптимальний баланс безпеки та прийнятності. Низьку ефективність показали графічні паролі (E = 6.132) та ірис-сканування (E = 7.245) через слабку зручність та обмежене впровадження.
Особливість моделі полягає в цілісній інтеграції загроз і емпіричних користувацьких даних, а також в адаптивності до організаційних потреб і візуальній інтерпретованості. Це відрізняє її від одномірних або статичних моделей оцінюванн
Гібридна багатомасштабна згорткова нейрона мережа з особливостями уваги та текстури для покращеної класифікації зображень
No full textThe object of this study is the classification of low-resolution and multi-class images, represented by the CIFAR-10 benchmark dataset. It is challenging to accurately classify low-resolution and multi-class images because traditional CNNs usually have trouble identifying both global and complex texture patterns. To address this issue, this study employs the CIFAR-10 dataset as a representative benchmark for real-world scenarios where image quality is limited, such as in low-cost medical imaging, remote sensing, and security surveillance systems. The limited discriminability of traditional CNNs in these situations is the primary issue addressed. The proposed method employs three parallel convolutional streams with distinct kernel sizes (3 × 3, 5 × 5, and 7 × 7) to capture hierarchical spatial patterns, followed by the integration of two attention mechanisms – squeeze-and-excitation and convolutional block attention module – that adaptively emphasize the most relevant spatial and channel-wise information. In addition, structural texture descriptors such as Gray-level co-occurrence matrix, local binary pattern, and Gabor filters are computed independently and later fused with the deep representations to enrich the feature space. Experiments were carried out on the CIFAR-10 dataset under varying levels of class complexity: 10, 5, and 3 categories. The results reveal that the hybrid approach significantly improves precision, recall, and F1-score across all scenarios, with the highest accuracy of 90.87% obtained when only three classes are involved. These improvements are explained by the complementary nature of deep and handcrafted features, which together enable the model to learn both global semantics and fine-grained local textures can achieve higher classification accuracy, improved reliability, and reduced misclassification errors, ultimately enhancing the effectiveness of applications ranging from medical decision support to intelligent surveillance.Об'єктом цього дослідження є класифікація зображень з низькою роздільною здатністю та з кількома класами, представлених за допомогою еталонного набору даних CIFAR-10. Точна класифікація зображень з низькою роздільною здатністю та з кількома класами є складною, оскільки традиційні згорткові нейронні мережі (CIFAR-10) зазвичай мають проблеми з ідентифікацією як глобальних, так і складних текстурних візерунків. Щоб вирішити цю проблему, у цьому дослідженні використовується набір даних CIFAR-10 як репрезентативний еталон для реальних сценаріїв, де якість зображення обмежена, наприклад, у недорогих медичних системах візуалізації, дистанційному зондуванні та системах відеоспостереження. Обмежена розрізнювальність традиційних CNF у цих ситуаціях є основною проблемою, яку розглядають. Запропонований метод використовує три паралельні згорткові потоки з різними розмірами ядра (3 × 3, 5 × 5 та 7 × 7) для захоплення ієрархічних просторових візерунків, а потім інтегрує два механізми уваги – стискання та збудження та згортковий блочний модуль уваги – які адаптивно підкреслюють найбільш релевантну просторову та канальну інформацію. Крім того, дескриптори структурної текстури, такі як матриця спільної появи рівнів сірого, локальний бінарний шаблон та фільтри Габора, обчислюються незалежно, а потім об'єднуються з глибокими представленнями для збагачення простору ознак. Експерименти проводилися на наборі даних CIFAR-10 з різними рівнями складності класів: 10, 5 та 3 категорії. Результати показують, що гібридний підхід значно покращує точність, повноту та F1-оцінку у всіх сценаріях, з найвищою точністю 90,87%, отриманою, коли задіяні лише три класи. Ці покращення пояснюються взаємодоповнюючою природою глибоких та ручних ознак, які разом дозволяють моделі вивчати як глобальну семантику, так і дрібнозернисті локальні текстури, що може досягти вищої точності класифікації, підвищеної надійності та зменшення помилок класифікації, що зрештою підвищує ефективність застосувань, починаючи від підтримки медичних рішень до інтелектуального спостереження
Оцінка показників якості та складу напівкопченої ковбаси з рослинного замінника м'яса, збагаченої кров’ю забитих тварин
No full textObject of the study is semi-smoked sausage from a plant-based meat substitute, enriched with blood of slaughtered animals in various proportions.
The problem to be solved is that the blood of farm animals, being a valuable source of protein, is thrown away by the tons as waste, and is aggravated by the emerging serious problems of environmental pollution. But in many countries, most of the blood proteins are used as binders, natural color enhancers, emulsifiers, fat substitutes and agents for salting meat.
The article presents the results of the study of organoleptic evaluation, mineral and physicochemical composition of semi-smoked sausage from plant-based meat substitute enriched with blood of slaughtered animals. Soybeans and chickpeas were selected as plant raw materials in a ratio of 70:30. According to the results of the organoleptic evaluation, it was found that the addition of blood of slaughtered animals into the recipe of investigational product in the amount of 2%, improves the taste and color of the finished product. In the course of the study it was proved that when 2% dry blood of slaughtered animals was added to a semi-smoked sausage from plant-based meat substitute, the amount of protein increased by 2.26% compared with the control sample. Also, the increased fat content in the investigational samples of semi-smoked sausage showed that the blood of slaughtered animals can be used as a fat substitute. Based on studies of the mineral composition of semi-smoked sausage from plant-based meat substitutes, it has been proven that adding 2–6% blood of slaughtered animal increases the content of mineral substances compared to the control sample. Studies have shown that adding 2%, 4%, 6% blood of slaughtered animals to a semi-smoked sausage from plant-based meat substitute increases the content of essential and non-essential amino acids compared to the control sample. It was found that in experimental samples with the addition of 2%, 4%, 6% blood of slaughtered animals, the content of saturated and polyunsaturated fatty acids increases compared with the control sample. Thereby enriching and increasing the biological and nutritional value of the finished productОб'єктом дослідження є напівкопчена ковбаса з рослинного замінника м'яса, збагачена кров'ю забитих тварин у різних пропорціях.
Проблема, яку необхідно вирішити, полягає в тому, що кров сільськогосподарських тварин, будучи цінним джерелом білка, викидається тоннами як відходи, і посилюється виникаючими серйозними проблемами забруднення навколишнього середовища. Але в багатьох країнах більшість білків крові використовуються як сполучні речовини, натуральні підсилювачі кольору, емульгатори, замінники жиру та агенти для засолювання м'яса.
У статті представлені результати дослідження органолептичної оцінки, мінерального та фізико-хімічного складу напівкопченої ковбаси з рослинного замінника м'яса, збагаченої кров'ю забитих тварин. Як рослинну сировину були обрані сої та нут у співвідношенні 70:30. За результатами органолептичної оцінки було встановлено, що додавання крові забитих тварин до рецептури досліджуваного продукту в кількості 2% покращує смак та колір готового продукту. У процесі дослідження було доведено, що при додаванні 2% сухої крові забитих тварин до напівкопченої ковбаси з рослинного замінника м'яса кількість білка збільшується на 2,26% порівняно з контрольним зразком. Також підвищений вміст жиру в дослідних зразках напівкопченої ковбаси показав, що кров забитих тварин може бути використана як замінник жиру. На основі досліджень мінерального складу напівкопченої ковбаси з рослинних замінників м'яса доведено, що додавання 2–6% крові забитих тварин збільшує вміст мінеральних речовин порівняно з контрольним зразком. Дослідження показали, що додавання 2%, 4%, 6% крові забитих тварин до напівкопченої ковбаси з рослинного замінника м'яса збільшує вміст незамінних та замінних амінокислот порівняно з контрольним зразком. Було виявлено, що в дослідних зразках з додаванням 2%, 4%, 6% крові забитих тварин вміст насичених та поліненасичених жирних кислот збільшується порівняно з контрольним зразком. Тим самим збагачуючи та підвищуючи біологічну та харчову цінність готового продукт
Комбінація електрофоретичних систем для визначення фракційного складу протеїнів у препаратах лактоферину
No full textThe object of this study is three lactoferrin (LF) preparations used as bioactive supplements. The problem of determining the fractional composition of proteins in lactoferrin preparations was solved.
The molecular weights of proteins in LF preparations have been determined by gel filtration on Sephadex G-25 and G-100. It was established that all three preparations contain proteins which molecular weights, including LF, are in the range from 5000 to 100000 Da. Low-molecular-weight (about 1000 Da) peptides were found in one preparation, which constitute 9 ± 3% of all protein impurities. Four different electrophoretic systems in polyacrylamide gel (PAG) were used to identify proteins in LF preparations. It was found that in order to detect whey protein fractions in preparations it is advisable to combine electrophoretic systems under native conditions with a disc electrophoresis system in the presence of sodium dodecylsulfate. Casein fractions can be detected by combining electrophoresis in the presence of urea and disc electrophoresis with SDS. Quantitative analysis of the relative content of impurity proteins was performed by the densitometry of PAG plates after disc electrophoresis in the presence of SDS. In the studied preparations (LF1, LF2, LF3), in addition to LF, β-lactoglobulin (β-Lg), blood serum albumin (BSA), and αS1-casein (αS1-CN) were detected. The relative content of these fractions from all proteins in the preparations is as follows: in LF1 – β-Lg (3 ± 0.4%), αS1-CN (< 1%), BSA (< 1%); in LF2 – β-Lg (3 ± 0.3%), αS1-CN (1 ± 0.2%), BSA (1 ± 0.3%) and in LF3 – β-Lg (3 ± 0.4%), αS1-CN (1 ± 0.2%), BSA (5 ± 0.6%). All the studied LF preparations differ in the content and ratio of protein fractions, which may indicate the need to analyze the protein composition of each batch of the preparationОб’єктом дослідження є три препарати лактоферину (LF), які використовуються як біоактивні добавки. Вирішувалась проблема визначення фракційного складу білків у препаратах лактоферину. Молекулярні маси білків у препаратах LF визначались гель-фільтрацією на сефадексах G-25 і G-100. Було встановлено, що до складу всіх трьох препаратів входять білки, значення молекулярних мас яких, включаючи LF, знаходяться в діапазоні від 5000 до 100 000 Да. В одному препараті знайдені низькомолекулярні (близько 1000 Да) пептиди, які становлять 9 ± 3% від всіх білкових домішок. Для ідентифікації білків у препаратах LF використано чотири різні електрофоретичні системи в поліакриламідному гелі (ПАГ). Встановлено, що для виявлення фракцій білків сироватки молока в препаратах доцільно поєднувати електрофоретичні системи в нативних умовах з системою диск-електрофорезу в присутності додецилсульфату натрію (ДСН). Казеїнові фракції можна виявити при поєднанні електрофорезу в присутності сечовини і диск-електрофорезу з ДСН. Кількісний аналіз відносного вмісту білків домішок проводився денситометрією пластинок ПАГ після диск-електрофорезу в присутності ДСН. В досліджуваних препаратах (LF1, LF2, LF3), окрім LF, виявлено β-лактоглобулін (β-Lg), альбумін сироватки (BSA) і αS1-казеїн (αS1-CN). Відносний вміст цих фракцій від усіх білків препаратів становить: в LF1 – β-Lg (3 ± 0,4%), αS1-CN (< 1%), BSA (< 1%); в LF2 – β-Lg (3 ± 0,3%), αS1-CN (1 ± 0,2%), BSA (1 ± 0,3%) і в LF3 – β-Lg (3 ± 0,4%), αS1-CN (1 ± 0,2%), BSA (5 ± 0,6%). Усі досліджувані препарати LF відрізняються вмістом і співвідношенням білкових фракцій, що може свідчити про необхідність аналізу білкового складу кожної партії препарат
Розробка імітаційної моделі управління навантаженням на обчислювальні вузли серверного кластера на основі теорії нечіткої логіки та рівноваги Неша
No full textThis study’s object is the process of managing (balancing) the load on the computing nodes in a server cluster of information systems. The task addressed is to enable optimal (even) distribution of server resources within a cluster system.
A simulation model of the process that distributes the load on computing nodes of a server cluster has been built, based on an improved model of the optimal use of server resources in a cluster based on Nash equilibrium and an improved method of adaptive load balancing in cluster systems according to Nash equilibrium.
The simulation model has been constructed on the basis of fuzzy logic theory to determine the feasibility of decomposing tasks into subtasks, as well as game theory, in particular Nash equilibrium, to determine the optimal distribution of tasks/subtasks across cluster system servers for their parallel processing.
The model built makes it possible to improve the efficiency (uniformity) of server resource distribution by an average of 13% compared to the classical load management method based on Nash equilibrium, by 61% with the Round Robin method, and by 63% with the Least Connection method throughout the entire process of cluster operation. This, in turn, allows for a more than 2-fold increase in the number of processed tasks from client requests compared to the above load balancing methods.
In addition, the impact of the load balancing process on the processing time of tasks/subtasks by the cluster system servers was estimated. Based on the results of simulation modeling, it can be concluded that the application of the devised model does not exceed the total allowable processing time (no more than 315 ms) of tasks/subtasks from client requests compared to existing load balancing methodsОб’єктом дослідження є процес управління (балансування) навантаженням на обчислювальні вузли серверного кластера інформаційних систем. У дослідженні вирішується проблема щодо забезпечення оптимального (рівномірного) розподілу серверних ресурсів кластерної системи. Розроблено імітаційну модель процесу розподілу навантаження на обчислювальні вузли серверного кластера на основі удосконаленої моделі оптимального використання серверних ресурсів кластера на основі рівноваги Неша та удосконаленого методу адаптивного балансування навантаження в кластерних системах на основі рівноваги Неша. Імітаційна модель побудована на основі теорії нечіткої логіки для визначення доцільності декомпозиції завдань на підзавдання та теорії ігор, зокрема рівноваги Неша для визначення оптимального розподілу завдань/підзавдань по серверам кластерної системи для їх паралельної обробки. Розроблена модель дозволяє підвищити ефективність (рівномірність) розподілу серверних ресурсів в середньому на 13% у порівнянні із класичним методом управління навантаженням на основі рівноваги Неша, на 61% – із методом Round Robin та 63% – із методом Least Connection на протязі усього процесу функціонування кластеру. Це, у свою чергу, дозволяє більше ніж у 2 рази збільшити кількість оброблених завдань спричинених клієнтськими запитами у порівнянні із вищезазначеними методами балансування навантаження. Разом з тим, було проведено оцінку впливу процесу балансування навантаження на час обробки завдань/підзавдань серверами кластерної системи. За результатами імітаційного моделювання можна зробити висновок, що застосування розробленої моделі не перевищує загальний допустимий час обробки (не більше 315 мс) завдань/підзавдань спричинених клієнтськими запитами у порівнянні з існуючими методами балансування навантаженн
Визначення закономірностей пилового навантаження та оцінка ризиків для здоров’я населення від транспортних потоків біля кар’єру
No full textThis study investigates atmospheric dust pollution generated by quarrying activities, particularly the impact of traffic on access roads. The task addressed relates to the lack of a comprehensive assessment of dust levels and associated health risks, considering the actual operation of quarry infrastructure and seasonal variability.
Emissions from quarrying during 2020–2024 have been analyzed, which made it possible to evaluate anthropogenic pressure. PM2.5 and PM10 measurements were conducted along the access road to the Rybalskyi quarry (Ukraine); the results were used for statistical processing and dust load modeling.
Correlation-regression models were built to assess the impact of environmental and transport factors, identifying key pollution drivers. A mathematical model of the spatial distribution of concentrations was constructed, including an evaluation of health risks for people.
Maximum recorded PM10 concentrations reached 312 μg/m3, thereby exceeding the permissible limit by 6.2 times. Considering meteorological conditions, vehicle types, as well as traffic intensity enabled quantitative assessment of each factor's contribution to dust load and identification of high-risk zones.
The results are attributed to the high sensitivity of dust concentrations to local changes, confirmed by determination coefficients and spatial modeling outcomes. The proposed approach is suitable for environmental protection measures aimed at reducing dust emission impact on the environment and public health. It could be applied to plan sanitary-protection zones, regulate traffic, and optimize logistics according to local conditions. This approach requires the availability of meteorological data and traffic information to provide reliable forecastsОб’єктом дослідження є пилове забруднення атмосферного повітря, спричинене діяльністю кар’єрів, зокрема вплив транспортного потоку на під’їзних дорогах. Проблема полягала у відсутності комплексної оцінки рівнів пилу та пов’язаних ризиків для здоров’я населення з урахуванням реальних умов експлуатації кар’єрної інфраструктури та сезонної мінливості показників.
У дослідженні проаналізовано викиди від кар’єрних розробок 2020–2024 років, що дало змогу оцінити антропогенне навантаження. Проведено вимірювання PM₂.₅ і PM₁₀ на під’їзній дорозі до Рибальського кар’єру (Україна), результати використано для статистичної обробки й моделювання пилового навантаження. Побудовано кореляційно-регресійні моделі впливу довкілля та транспорту, які визначили ключові фактори формування забруднення. Створено математичну модель просторового розподілу концентрацій з оцінкою ризиків для здоров’я населення. Максимальні зафіксовані концентрації PM₁₀ становили 312 мкг/м³, що у 6,2 рази перевищує гранично допустиму норму. Урахування метеоумов, типу транспорту та інтенсивності руху дозволило кількісно оцінити внесок кожного фактору у формування пилового навантаження та визначити зони підвищеного ризику. Результати пояснюються високою чутливістю пилових концентрацій до зміни локальних умов, що підтверджено коефіцієнтами детермінації та результатами просторового моделювання. Запропонований підхід придатний для природоохоронних заходів, що зменшують вплив пилових викидів на довкілля та здоров’я населення. Його можна застосовувати для планування санітарно-захисних зон, регулювання транспорту й оптимізації логістики з урахуванням місцевих умов. Використання можливе лише за наявності метеоданих і даних про транспортний потік, що гарантує достовірність прогнозуванн
Розробка композиції та моделювання властивостей біополімерної системи для гелевих космецевтичних засобів з пролонгованою дією
No full textThe object of the study is the properties of a biopolymer system for prolonged delivery of cosmeceutical active ingredients based on natural polysaccharides (sodium hyaluronate and chitosan).
The work solves the problem of the lack of a methodology for predicting the properties of a biopolymer system at the design stage. This methodology should link its component composition with functional and structural-mechanical characteristics. The optimization criterion should be achieving a controlled release profile of the hydrophilic active (dexpanthenol) without an initial "explosive" effect. It was established that the optimal ratio is 2.5% sodium hyaluronate and 1.2% chitosan, which ensures the release of 30–35% of dexpanthenol in 6 hours and 60–65% – in 24 hours. Structural and mechanical analysis confirmed the formation of a stable gel with a viscosity of 9800 ± 250 mPa·s and a storage modulus of 325 Pa. This is explained by the formation of a dense polyelectrolyte network due to electrostatic interactions between the anionic groups of sodium hyaluronate.
The results of the study of the biopolymer system include the development of approximation models. These models predict the release profile of dexpanthenol based on the concentration of polymers and evaluate the structural and mechanical properties of the biopolymer system. The results obtained can be used in the cosmeceutical industry to create gel products with prolonged action. The effectiveness of the system was confirmed in vitro in phosphate buffer solution (pH 7.4; 37°C). The criterion for effectiveness was the achievement of a controlled release profile: 30–35% of the active substance in 6 hours and 60–65% in 24 hours, which provides a long-term effect without an initial “explosive” effectОб’єктом дослідження є властивості біополімерної системи для пролонгованої доставки космецевтичних активних інгредієнтів на основі природних полісахаридів (гіалуронату натрію та хітозану)
У роботі вирішується проблема відсутності методології для прогнозування властивостей біополімерної системи на етапі проектування. Ця методологія має зв'язувати її компонентний склад із функціональними та структурно-механічними характеристиками. Критерієм оптимізації має бути досягнення контрольованого профілю вивільнення гідрофільного активу (декспантенолу) без початкового «вибухового» ефекту. Встановлено, що оптимальним є співвідношення 2,5% гіалуронату натрію та 1,2% хітозану, що забезпечує вивільнення 30–35% декспантенолу за 6 год. та 60–65% – за 24 год. Структурно-механічний аналіз підтвердив формування стабільного гелю з в'язкістю 9800 ± 250 мПа·с і модулем зберігання 325 Па. Це пояснюється утворенням щільної поліелектролітної мережі за рахунок електростатичних взаємодій між аніонними групами гіалуронату натрію.
Результати дослідження біополімерної системи включають розробку апроксимаційних моделей. Ці моделі прогнозують профіль вивільнення декспантенолу на основі концентрації полімерів і оцінюють структурно-механічні властивості біополімерної системи. Отримані результати можуть бути використані у космецевтичній промисловості для створення гелевих засобів із пролонгованою дією. Ефективність системи підтверджена in vitro у фосфатному буферному розчині (pH 7,4; 37°C). Критерієм ефективності виступило досягнення контрольованого профілю вивільнення: 30–35% активної речовини за 6 годин та 60-65% за 24 години, що забезпечує тривалу дію без початкового «вибухового» ефекту