Адаптивні системи автоматичного управління

Метод прогнозування вартості розробки програмного забезпечення

М. Стельмашенко — 2026-02-09

Об’єктом дослідження є процес оцінювання вартості розробки програмного забезпечення на ранніх етапах життєвого циклу ІТ-проєктів. У статті проаналізовано існуючі підходи до прогнозування вартості та визначено їх обмеження в умовах високої невизначеності та складності проєктів. Метою роботи є підвищення точності та практичної корисності оцінки вартості розробки ПЗ. Для досягнення цієї мети запропоновано метод прогнозування вартості, який базується на методі нечіткої логіки. Зазначений підхід дозволяє враховувати невизначеність вхідних даних, експертні оцінки та особливості предметної області без потреби в точному математичному описі залежностей. Реалізовано повний цикл нечіткого виводу від перевірки вхідних параметрів до побудови інтервального прогнозу, що дає змогу уникнути хибної точності результату й забезпечити його практичну інтерпретованість для планування бюджету та ухвалення управлінських рішень.

Бібл. 8, іл. 1

Формалізація задачі інтелектуального голосового управління безпілотними літальними апаратами

Д. Луцак — 2026-02-09

У статті проаналізовано еволюцію та поточний стан методів управліньня безпілотними літальними апаратами. Встановлено, що традиційні інтерфейси є недостатньо оперативними в динамічних умовах. Здійснено розробку змістовної та формалізацію математичної моделі задачі інтелектуального голосового керування, яка враховує не тільки пряме виконання команд, а також функціонування в режимі випередження з мінімізацією часу реакції. Обґрунтовано доцільність застосування алгоритмів глибинного навчання для надійного розпізнавання мовлення. Описано архітектуру програмного забезпечення голосового модуля, що забезпечує контекстно-чутливий семантичний аналіз та стійкість зв'язку з автопілотом. Результати дослідження можуть бути використані для створення високо адаптивної системи управління, що має критичне значення для виконання складних місій.

Бібл. 9, іл. 1

Експериментальне дослідження компонентів RAG-системи та їх впливу на ефективність чат-ботів служб підтримки

В. Олійник — 2026-02-09

У статті представлено експериментальне дослідження компонентів систем типу Retrieval-Augmented Generation (RAG), спрямоване на розробку інтелектуального чат-бота підтримки, здатного працювати зі складними текстовими документтами. У роботі проведено порівняння різних фреймворків, векторних баз даних та стратегій поділу тексту на фрагменти з метою визначення оптимальної конфігурації, яка забезпечує високу точність, повноту контексту та ефективність обробки. Результати експериментів показали, що фреймворк LangChain демонструє найкращі показники точності та повноти контексту порівняно з LlamaIndex, а векторна база FAISS перевершує інші за релевантністю відповідей, достовірністю та швидкістю роботи. Крім того, конфігурація chunk size = 1000 та chunk overlap = 50 забезпечує оптимальний баланс між точністю, повнотою контексту та часом відповіді. Поєднання фреймворку LangChain, бази даних FAISS і параметрів поділу тексту 1000/50 формує ефективну основу для створення високопродуктивного чат-бота підтримки, здатного генерувати точні, достовірні та контекстуально релевантні відповіді у різних прикладних галузях.

Бібл. 9, іл. 1, табл. 5

Порівняльне оцінювання сучасних моделей комп'ютерного зору для визначення типу захоплення в біонічних протезах

В. Олійник — 2026-02-09

Дане дослідження представляє собою порівняльне оцінювання деяких сучасних моделей комп'ютерного зору для визначення типу захоплення в біонічних протезах. В роботі використовуються попередньо навчені моделі, включаючи CLIP та ResNet, зі стратегіями навчання zero-shot та few-shot для задачі класифікації типів захоплення за зображеннями об'єктів. Кілька підходів до класифікації, включаючи мережі зіставлення, прототипні мережі та алгоритм K-найближчих сусідів, оцінювалися з точки зору топ-1 та топ-3 точності, а також часу їхнього виведення. Розроблене рішення демонструє багатообіцяючі результати в умовах обмеженої кількості навчальних даних та має перспективи для інтеграції в сучасні інтелектуальні протези. Ми продемонстрували ефективність zero-shot та few-shot підходів для розпізнавання типу захоплення. Проста zero-shot модель CLIP у поєднанні з методом К-найближчих сусідів досягла найвищої точності топ-3 - 85%, демонструючи високу адаптивність до раніше не бачених об'єктів. Це свідчить про перспективність її використання в динамічних відкритих середовищах реального світу.

Бібл. 11, іл. 4, табл.. 3

Прийняття потенційно кращих рішень в медичних лікувально-діагностичних центрах на основі систем штучного інтелекту

В. Пасько — 2026-02-09

Однією з головних причин недостатнього рівня діяльності медичних закладів є вкрай слабке використання сучасних систем штучного інтелекту, зокрема систем підтримки прийняття рішень. У даній статті вирішується проблема прийняття потенційно кращих рішень при виникненні позаштатних ситуацій щодо поточного стану пацієнтів. Метою є підвищення ефективності діяльності медичних лікувально-діагностичних центрів (МЛДЦ). Проблема управління при виникненні позаштатних ситуацій пов'язана з наявністю великого обсягу інформації, її невизначеністю та суперечливістю. Цю проблему пропонується вирішувати за допомогою інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень, побудованої на основі онтологічної бази знань з використанням нечіткої ситуаційної мережі. Даний підхід дозволяє знайти потенційне краще рішення як при переході від однієї штатної ситуації до іншої бажаної, так і знайти ефективне рішення при виникненні позаштатної поточної ситуації. Для вирішення завдання оцінки та вибору потенційно кращого рішення запропоновано вербально-числовий метод оцінок альтернатив, що дозволяє на відміну від існуючих методів автоматизувати та суттєво прискорити процедуру пошуку потенційно кращого рішення. Також, як альтернатива вербально-числовому методу пропонується схема механізму нечіткого логічного виведення потенційно кращих рішень з використанням ступенів достовірності та важливості знань.

Бібл.23, іл.5

Прогнозування популярності онлайн-курсів на платформі Coursera

Ю. Антюк — 2026-02-09

Робота присвячена побудові та дослідженню моделей прогнозування кількості студентів за основі рейтингу, кількості модулів, тривалості, рівня складності та типу розкладу курсів за допомогою лінійної та поліноміальної множинної регресії, Random forest та XGBoost та задачу класифікації курсів на популярні (більше 20000 студентів) та непопулярні (до 20000 студентів) методами логістичної регресії, Decision tree, Random forest та SVM.
Для моделей прогнозування найкращий баланс показників R², MAE, RMSE та MSE у нормалізованій вибірці (кількість студентів <= 40000). У цій вибірці дані мають меншу дисперсію, тому моделі можуть ефективно захопити закономірності. Поліноміальні та ансамблеві моделі показують помітно кращу якість. Цей датафрейм можна використовувати як основну підвибірку для розробки надійної моделі.
В обох розглянутих випадках класифікації курсів на популярні та непопулярні, найкращі результати стабільно демонструє модель Random Forest. Вона забезпечує найвищий precision для популярних курсів — ключової метрики для даної задачі, адже помилкова класифікація непопулярного курсу як популярного може призвести до фінансових втрат. Random Forest також демонструє збалансовані значення recall, f1-міри та загальної точності accuracy як на повному датасеті, так і на датасеті із кількістю студентів до 40000. Дерево рішень також є простою й інтерпретованою моделлю з непоганою якістю, але поступається Random Forest. Моделі SVM і логістична регресія мають нижчі показники precision для класу "популярний" і менш стабільну ефективність. Результати роботи можуть бути корисними для людей, що шукають перевірені та популярні курси для навчання і для організацій, що є провайдерами курсів.

Бібл. 9, іл. 4, табл. 2

Моделі балансування навантаження у багатохмарних середовищах та особливості їх застосування

Б. Бачкала — 2026-02-09

Об’єктом дослідження є моделі балансування навантаження та особливості їх застосування у багатохмарних середовищах. У статті зроблено огляд перспективних підходів при вирішенні задач балансування для багатохмарних обчислювальних ресурсів, які зазвичай функціонують в умовах можливих мережевих, апаратних та програмних збоїв, інших зовнішніх впливів, і мають залишатися працездатними у разі відмови як окремих компонентів, так і цілих вузлів таких систем. Балансування навантаження розглядається на рівні інфраструктури багатохмарного середовища, де розподіл запитів здійснюється між фізичними або віртуальними ресурсами кількох хмарних постачальників. До основних проблем належать недостатня адаптивність до динамічних змін навантаження, затримки у прийнятті рішень щодо розподілу ресурсів, значні накладні витрати на моніторинг та управління, а також ризики погіршення рівня якості обслуговування (QoS) за умов пікового навантаження. Запропоновано впорядкувати програмні алгоритми балансування навантаження у три класи — статичні, реактивні та проактивні — у контексті їх застосування в багатохмарних середовищах. Кожен із цих класів розглядається з точки зору архітектурних особливостей, накладних витрат, ефективності використання ресурсів та здатності адаптуватися до динамічних змін навантаження. Розроблені схеми балансування навантаження на базі статичних, реактивних та проактивних алгоритмів дозволяють проектувати багатохмарні системи з раціональним використанням ресурсів та урахуванням затримок і вартості міжхмарної взаємодії. Визначено особливості їх застосування, узагальнено переваги та обмеження кожного підходу. Показано перспективність використання проактивних алгоритмів балансування.

Бібл. 13, іл. 6

Система розпізнавання літальних апаратів за їхніми акустичними сигнатурами з використанням нейронних мереж

Н. Булботка — 2026-02-09

Розглянуто проблему автоматичного розпізнавання літальних апаратів за їхніми акустичними сигнатурами. Проаналізовано особливості формування аудіоданих, необхідних для навчання нейронних моделей, та визначено вимоги до структури набору даних. Запропоновано підхід до створення збалансованого датасету з використанням технології Transfer Data. Розроблено архітектуру нейронної мережі (CNN), оптимізовану для вилучення часово-частотних ознак акустичних сигналів і класифікації об’єктів за трьома класами: Drone, Airplane, Helicopter. Проведено навчання моделі на підготовленому наборі даних із використанням оптимізатора Adam та функції втрат categorical crossentropy. Навчену модель інтегровано до складу системи розпізнавання як окремий модуль нейронної мережі, який здійснює аналіз аудіофайлів у режимі реального часу та визначає тип літального апарата з вказанням рівня впевненості прогнозу. Запропонована система може бути використана у задачах моніторингу повітряного простору, безпеки та цивільної оборони, а також адаптована для розпізнавання інших типів технічних об’єктів за акустичними ознаками.

Бібл. 16, іл. 8, табл. 1

Продуктово-орієнтоване оцінювання конкурентоспроможності криптовалют на основі біржових даних

О. Гавриленко — 2026-02-09

У статті представлено продуктово-орієнтоване оцінювання конкурентоспроможності криптовалют. Цифрові активи розглядаються як продукти з воронками взаємодії, поведінковими показниками та мережевими ефектами. Розроблено методологію оцінювання на основі користувацької поведінки та динаміки мережі. Об’єкт дослідження – процес формування та оцінювання конкурентоспроможності. Предмет – методи, показники й моделі продуктового оцінювання з проксі-метриками узгодженості активності, стабільності обсягів, інтенсивності взаємодій, тертя, неліквідності, ризику та доступності. Ці показники об’єднано в композитний індекс конкурентоспроможності, що дозволяє порівнювати результати незалежно від ціни. Новизна дослідження полягає у використанні інструментів продуктової аналітики для крипто-валютного ринку через відтворювані поведінкові проксі та прозорий композитний індекс. Це забезпечує інтерпретоване позиціонування та підтримує рішення щодо розвитку продукту, зниження тертя й утримання користувачів. Оцінювання допомагає відокремити реальну користувацьку цінність від ринкових коливань і дає об’єктивні, порівнювані показники конкурентоспроможності. Це важливо з огляду на зростання ролі аналітики даних у визначенні вартості цифрових активів і підвищенні прозорості ринку. Емпіричні дані отримано з біржі Binance для пар: Bitcoin, Ethereum, Solana, Binance Coin і Dogecoin, прив’язаних до долара Сполучених Штатів, за період із січня по липень 2025 року. Використано показники узгодженості активних днів, стабільності обсягів, інтенсивності мікро-взаємодій, ефективної вартості взаємодій, неліквідності, волатильності та доступності. Показники нормалізовано й агреговано в індекс конкурентоспроможності з пріоритетом регулярності, інтенсивності та стабільності потоків. Результати показують стабільний рейтинг: Bitcoin лідує, Ethereum збалансований, Solana і Binance Coin стриманий баланс, Dogecoin відстає.

Бібл. 15, іл. 3, табл. 3

Програмне забезпечення для генерації текстів українською мовою

Р. Довгополюк — 2026-02-09

Робота присвячена застосуванню великих мовних моделей у поєднанні з морфологічним та тематичним аналізом для генерації текстів українською мовою. В результаті дослідження побудовано масштабовану програмну архітектуру, що складається з модулів генерації (LLM), морфологічного аналізу (LanguageTool), тематичного аналізу (LDA) та керування процесами (Apache Airflow). Підготовлено спеціалізований набір даних з бакалаврських та магістерських робіт, що включає структуровані текстові розділи, теми та ключові слова. Виконано його попередню обробку — очищення тексту, лематизацію, фільтрацію частин мови, побудову N-грам. Створено тестовий набір для fine-tuning моделей GPT-3.5-turbo та LLaMA-3-8B. Проведено дослідження ефективності генерації для обох моделей, а також тестування якості виправлення помилок за допомогою модифікованого LanguageTool. За результатами тестування, модель GPT показала вищу якісь генерації текстів українською мовою, а новий тип правил LanguageTool підвищив якість граматичної перевірки, особливо для складних синтаксичних конструкцій.

Бібл. 19, іл. 5, табл. 3

Метод підвищення точності рекомендацій через об’єднання трансформерних і графових моделей у єдиній архітектурі

Д. Жигорін — 2026-02-09

У статті розглянуто сучасні підходи до підвищення точності рекомендаційних систем шляхом інтеграції графових нейронних мереж і трансформерних моделей у єдиній архітектурі. На основі результатів останніх досліджень проаналізовано обмеження окремих класів моделей, запропоновано структурований гібридний підхід та розглянуто варіанти ф’южну інформації. Показано, що поєднання LightGCN і послідовних трансформерів забезпечує суттєве покращення рекомендацій.

Бібл. 4, іл. 2, табл. 1

Метод та програмний засіб формування Skyline-вибірок з багатовимірних даних

В. Кривоносюк — 2026-02-09

Метою даної роботи є вирішення проблем CoD та високої складності інтеграції існуючих рішень для формування Парето-фронтів шляхом розробки та впровадження методу та спеціалізованого програмного засобу формування Skylineвибірок. Об’єкт дослідження: алгоритми та програмне забезпечення для формування Skyline-вибірок. Предмет дослідження: підходи, методи та засоби розроблення програмного забезпечення для формування Skyline-вибірок Вперше запропоновано метод та програмний засіб, який використовує кластеризацію та kNN для вирішення проблеми CoD. Вперше запропоновано програмну бібліотеку для формування Skyline-вибірок для середовищ Java. Набули подальшого розвитку методи формування Skyline-вибірок з об’ємних наборів багатовимірних даних.

Бібл. 7, іл. 4, табл. 3

Емпіричний аналіз енергоефективності контейнерів C++ STL

М. Куземський — 2026-02-09

Проблема енергоефективності програмного забезпечення є ключовою для Green Software Engineering. Вибір структур даних лише за асимптотичною складністю ( -нотацією) часто ігнорує вплив ієрархії кеш-пам'яті процесора. Метою роботи є підвищення енергоефективності C++ програм шляхом обґрунтованого вибору контейнерів STL. Розроблено методику вимірювання «чистого» енергоспоживання (CPU Package Energy) з використанням лічильників AMD PMC та утиліти perf (Linux), яка ізолює вартість алгоритму від витрат на ініціалізацію. Об’єктами дослідження стали vector, list, deque, map, unordered_map. Експериментально встановлено, що для ітерації std::vector є найефективнішим завдяки кеш-локальності, тоді як std::map споживає в 10 разів більше енергії. У задачах пошуку std::unordered_map дозволяє знизити витрати до рівня похибки вимірювання, маючи абсолютну перевагу над лінійним пошуком у vector. Виявлено високу енергетичну ціну масової вставки в unordered_map через перегешування. Результати дозволяють зменшити енергетичний слід ПЗ без зміни логіки.

Бібл. 5, іл. 0, табл. 1

Виявлення сервісів у великих системах: обмеження централізованих моделей та децентралізовані альтернативи

А. Лавров — 2026-02-09

У статті розглянуто сучасні підходи до виявлення сервісів у розподілених сервіс-орієнтованих та мікросервісних системах. Здійснено комплексний огляд і порівняльний аналіз поширених рішень, окреслено їхні ключові переваги та обмеження. Особливу увагу приділено викликам масштабування. На підставі теорії надійності та відповідного математичного апарату проведено моделювання надійності систем із централізованим та децентралізованим виявленням обчислювальних вузлів. Робота пропонує альтернативний підхід до задачі виявлення сервісів у великих розподілених середовищах – без центрального координатора. Натомість відповідальність за виявлення вузлів переноситься на прикладні сервіси які шляхом обміном повідомленнями між собою визначають які вузли активні, а які ні. Обговорено сильні та слабкі сторони такого рішення порівняно з класичними централізованими підходами, зокрема компроміси між узгодженістю, мережевим трафіком та моніторингом таких систем. Запропоновано напрямки подальших досліджень для підвищення ефективності таких рішень.

Бібл. 14, іл. 6

Аналіз рівня кіберризиків в країнах світу

І. Матуляк — 2026-02-09

У період стрімкої цифровізації майже всіх сфер діяльності питання кібербезпеки набуває вирішального значення для стабільного функціонування як державних, так і приватних структур. Щороку фіксується зростання кількості кіберінцидентів, які завдають шкоди критичній інфраструктурі, порушують конфіденційність даних, призводять до фінансових втрат та підривають довіру користувачів до цифрових сервісів. Зокрема, країни з різними рівнями економічного розвитку, технологічного забезпечення та цифрової грамотності мають неоднаковий ступінь вразливості до кіберзагроз.
Для забезпечення ефективного управління ризиками та ухвалення стратегічних рішень у сфері кібербезпеки необхідно проводити глибокий аналіз великого обсягу даних, що включає інформацію про кіберінциденти, індекси кіберготовності, технологічні показники, рівень цифрової інфраструктури, інвестиції в ІТ-сектор тощо. Такий підхід дозволяє виявити приховані закономірності, сформувати профілі країн за рівнем кіберризиків та спрогнозувати можливі загрози.
У роботі розглядається проблема класифікації та кластеризації країн світу за рівнем кіберризиків на основі багатовимірного аналізу історичних даних за період 2015-2024 рр. Використовуються такі показники, як: кількість і типи кіберінцидентів, втрати, час усунення, кількість уражених користувачів, індустрії, які зазнали кібератаки, індекси кібербезпеки, кількість користувачів інтернету, захищених інтернет-серверів, показники ВВП на душу населення, широкосмугового інтернету, доступу до електроенергії та витрат на дослідження й розвиток для країн світу. Для вирішення поставленої задачі використано сучасні методи аналізу даних. За допомогою моделей класифікації K-Nearest Neighbors, Random Forest та Gradient Boosting було здійснено прогнозування рівня ризику для кожної країни. Найкращий результат показала модель Gradient Boosting, яка досягла точності близько 94.47%. Результати класифікації були підтверджені обчисленням точності та інших метрик оцінювання, а також візуальним та порівняльним аналізом розбіжностей між методами. Кластеризація за допомогою алгоритмів K-Means, DBSCAN та Agglomerative Clustering дозволила виявити три основні групи країн: з високим, середнім та низьким рівнем кіберризиків.

Бібл. 7, іл. 7, табл. 1

Аналіз електромагнітних процесів в перетворювачі з восьмизонним регулюванням напруги

В. Михайленко — 2026-02-09

У статті проведено аналіз електромагнітних процесів в електричних колах з напівпровідниковими комутаторами. Створено математичну модель перетворювача з восьмизонним регулюванням вихідної напруги для аналізу електромагнітних процесів у напівпровідникових перетворювачах з широтно-імпульсним регулюванням. Наведено графіки, що відображають електромагнітні процеси у електричних колах. Математична модель напівпровідникового перетворювача також використовується для дослідження перехідних процесів у напівпровідникових перетворювачах з активно-індуктивним навантаженням. Розвинуто метод багатопараметричних функцій, які входять до алгоритмічних рівнянь аналізу усталених і перехідних процесів у розгалужених електричних колах з напівпровідниковими комутаторами і реактивними елементами, в напрямку урахування особливостей використання фазних і лінійних напруг мережі електроживлення. Розроблено нову математичну модель усталених і перехідних процесів у електричних колах напівпровідникових перетворювачів модуляційного типу з багатоканальним зонним використанням фазних напруг трифазної мережі живлення без урахування втрат електроенергії у комутаторах для швидкої оцінки впливу параметрів навантаження на характеристики регульованих синусоїдних і постійних напруг. Результати цієї роботи можна використати для розвитку методу багатопараметричних модулюючих функцій для спрощення аналізу перехідних процесів у електричних колах без врахуванням втрат у ключових елементах.

Бібл. 4, іл. 3

Ітераційний алгоритм адаптивного методу побудови багатовимірної лінійної регресії з використанням критерію мінімізації суми модулів

О. Павлов — 2026-02-09

Дана публікація продовжує серію наукових досліджень авторів в області побудови багатовимірних регресій з використанням критерію мінімуму суми модулів різниць, що використовуються в загальній процедурі методу найменших квадратів. Реалізація цього критерію зводиться до розв’язання відповідної задачі лінійного програмування. Оптимізаційна модель лінійного програмування, на відміну від метода найменших квадратів, дозволяє вводити довільні, лінійні відносно невідомих коефіцієнтів регресійної моделі, обмеження, що використовують результати статистичних випробувань і реалізують додаткові властивості шуканої багатовимірної регресії. Ця ідея дозволила створити новий ітераційний алгоритм побудови багатовимірної лінійної регресії по обмеженому об’єму випробувань (≥ 90) в діапазоні значень дисперсії випадкового фактору від 1 до 150. На кожній ітерації алгоритму розв’язується відповідна задача лінійного програмування, параметри якої змінюються з кожною наступною ітерацією алгоритму. Логіка ітераційного алгоритму є наслідком запропонованої евристики, яка в роботі обґрунтовується як на якісному рівні, так і результатами імітаційного статистичного моделювання. Ефективність ітераційного алгоритму побудови багатовимірної лінійної регресії по невеликому об’єму статистичних даних досліджувалась для нормального розподілу випадкового фактору регресійної моделі при відомих і не відомих значеннях математичного сподівання і дисперсії. Було статистично визначено обмеження на мінімальну кількість випробувань (≥ 90), яке дозволяє запропонувати критерій обґрунтованості знайдених оцінок невідомих коефіцієнтів багатовимірної лінійної регресії. Запропонований алгоритм модифіковано для випадку, коли багатовимірна лінійна регресія задана надлишковим описом. Наведені теоретично обґрунтовані практичні рекомендації по дослідженню фізично існуючої регресійної моделі, які дозволяють використовувати наведену в даній роботі математичну модель.

Бібл. 8, іл. 0, табл. 2

Порівняльний аналіз гібридних стратегій розподілу завдань у системах роботизованої доставки

В. Петров — 2026-02-09

У статті проведено порівняльний аналіз стратегій розподілу завдань у системах роботизованої доставки з акцентом на гібридні підходи, що поєднують жадібний алгоритм, прогнозування ETA та метод Гаусса-Куна (угорський метод). В рамках дослідження розроблено модульну систему, яка включає вебінтерфейс, серверну логіку, модуль маршрутизації, симулятор та базу даних. Проведено серію симуляцій із трьома сценаріями навантаження (низьке, середнє та високе) в умовах близьких до міського середовища, що дозволило дослідити вплив різніх підходів на призначення роботів. Реалізовано чотири алгоритми: випадкове призначення, жадібний алгоритм, жадібний алгоритм з прогнозуванням та гібридне призначення з використанням угорського алгоритму. Отримані результати показали, що з підвищенням навантаження ефективність складніших алгоритмів значно переважає базові методи, що орієнтуються лише на параметри системи в даний момент часу. Гібридний підхід виявився найбільш ефективним за всіма метриками, забезпечуючи стабільність, масштабованість та мінімізацію витрат. Практична цінність дослідження полягає у можливості впровадження розроблених алгоритмів в реальній логістичній платформі та подільшій адаптації до непередбачуваних ситуацій за допомогою інтеграції з публікними API міських служб.

Бібл. 6, іл. 1, табл. 2

Метод та програмні засоби відеомоніторингу характеристик автомобільного транспортного потоку

Р. Проценко — 2026-02-09

Дана робота присвячена створенню універсального методу відеомоніторингу дорожнього руху, що поєднує класичні алгоритми комп’ютерного зору та методи глибинного навчання для оцінки стану транспортного потоку. Розроблено підхід до автоматичного визначення дорожнього полотна на основі геометричного аналізу та сегментації об’єктів, що забезпечує точну оцінку потоку, а також дозволяє одночасно отримувати маски транспортних засобів, обмежувальні рамки, типи об’єктів та координати, інтегруючи статичні й динамічні характеристики в єдиний обчислювальний цикл. Запропоновано мультикласовий показник TLCR, який враховує типи транспортних засобів та їхній вплив на пропускну здатність смуг, а також удосконалений показник M2TLCR, що враховує і перспективу. Розроблений програмний засобу дозволяє моніторити та обробляти дані спостереження відеопотоку в режимі, близькому до реального часу, демонструючи високу точність і стабільність роботи, і може бути інтегрований в інтелектуальні транспортні системи для оптимізації параметрів світлофорів, прогнозування заторів та аналізу міського руху.

Бібл. 8, іл. 5, табл. 2

Автоматизована система керування роботом-маніпулятором на базі ESP32 та Flutter

Є. Пустовойт — 2026-02-09

У роботі представлено розробку автоматизованої системи керування роботом-маніпулятором із використанням мікроконтролера ESP32 та кросплатформеного мобільного застосунку, створеного на Flutter. Система призначена для демонстраційного, навчального та прототипувального застосування, підтримує ручний і автоматичний режими керування та здійснює обмін даними між застосунком і платою через WebSocket-зв’язок у режимі точки доступу. Розроблено 3D-модель маніпулятора з чотирма ступенями свободи, реалізовано архітектуру програмної частини з поділом на шари (data / manager / presentation). Система демонструє ефективне поєднання апаратного й програмного забезпечення для створення адаптивної, доступної та масштабованої платформи управління маніпулятором.

Бібл. 12, іл. 6

Порівняльна оцінка алгоритмів розподілу завдань у багатороботних системах

І. Рудяков — 2026-02-09

У статті представлено порівняльну оцінку шести алгоритмів розподілу завдань у багатороботних системах: Least Connections, Load Balancing, Random, Ant Colony Optimization, Simulated Annealing та Linear Optimization. Дослідження проведено на основі симуляції із використанням набору з 20 роботів та випадково згенерованого набору завдань з різними пріоритетами, тривалістю та вимогами. Для аналізу роботи алгоритмів розподілу було використано окремий модуль аналітики, який дозволив легко та інтерактивно переглядати графіки по всім параметрам, за якими проводилась оцінка якості призначення задач. Оцінка продуктивності кожного з алгоритмів здійснювалася за такими показниками: середній ETA (очікуваний час завершення), кількість завдань у черзі та середній час призначення. Результати показали, що алгоритми Least Connections та Load Balancing демонструють найкращу рівномірність розподілу навантаження, забезпечуючи стабільний розподіл черг і час призначення. Випадковий алгоритм показав найгірші результати. Це пояснюється тим, що даний алгоритм абсолютно не враховує поточний стан системи, агентів та їх властивостей. Лінійна оптимізація дозволяє досягти найточніших відповідностей між завданнями і роботами, однак при цьому супроводжується суттєвим дисбалансом. Отримані результати досліджень підкреслюють важливість узгодження алгоритмічного дизайну з операційними цілями.

Бібл. 13. іл. 12, табл. 6

Комбінований метод прогнозування вартості цінних активів на основі фінансових даних

Г. Терентьєв — 2026-02-09

У статті представлено комбінований метод прогнозування вартості цінних активів, розроблений з метою підвищення точності та надійності оцінювання їхньої майбутньої ринкової вартості в умовах високої динамічності фінансового середовища. Запропонований підхід поєднує статистичні, економетричні та машинні методи оброблення даних, що дає змогу комплексно враховувати лінійні та нелінійні залежності у часових рядах, а також адаптуватися до змін ринкової кон’юнктури. Адаптивність моделі забезпечується через використання механізмів динамічного оновлення параметрів, вагового перерозподілу між моделями залежно від їх поточної ефективності та застосування ковзного вікна для відбору актуальної інформації. Проведене експериментальне дослідження на основі реальних фінансових даних продемонструвало переваги комбінованого підходу над традиційними моделями прогнозування, зокрема в умовах підвищеної волатильності та структурних змін. Отримані результати підтверджують доцільність інтеграції різних методів аналізу даних у єдину адаптивну систему прогнозування та засвідчують її практичну цінність для аналітиків, трейдерів та фінансових інституцій.

Бібл. 19, іл. 4, табл. 4

Автоматизована система на базі дельта-робота для роботи в умовах обмеженого простору

О. Топчій — 2026-02-09

Об’єкт дослідження – автоматизована система для роботи в умовах обмеженого простору. В статті розглянуто підвищення ефективності маніпуляційних операцій в умовах обмеженого простору за рахунок розробки автоматизованої системи на основі дельта-робота. Запропонована система забезпечує оптимізацію кінематики, організацію робочої зони робота та вдосконалення методів керування. Проведені тестування та моделювання функціонування розробленої системи для різних практичних сценаріях - таких як цикл «Pick and Place» та процес гравіювання за заданою траєкторією - підтвердили її практичність та надійність роботи, а також ефективність виконання завдання в умовах просторових обмежень. Автоматизована система для роботи в умовах обмеженого простору готова до фізичної реалізації у вигляді прототипу та розгортання в реальних умовах. Загалом результати, отримані в ході даного дослідження, можуть бути використанні для подальших досліджень і розробки подібних систем, спрямованих на автоматизацію виробничих процесів в умовах обмеженого простору.

Бібл. 7, іл. 10

Сучасні методи автоматизованого керування в крафтовій сироварні

Д. Тюляков — 2026-02-09

Дослідження присвячене синтезу оптимальної системи керування температурою для процесу пастеризації в умовах крафтової сироварні. У статті проведено комплексне порівняння методів автоматичного керування, включно з класичним ПІД-регулятором, лінійно-квадратичним регулятором (LQR) та регулятором на основі модельно-прогнозного керування (MPC). Для побудови моделей об'єкта керування проаналізовано та порівняно підходи SISO та MIMO ідентифікації. Запропоновано простий та ефективний алгоритм корекції параметрів gray-box моделі на початку кожного виробничого циклу, що підвищує адаптивність системи. Ключовим результатом дослідження є доведення того, що закон керування MPC для даної задачі може бути представлений у вигляді афінної залежності від поточного стану системи з подальшим обмеженням керуючого сигналу, що спрощує його програмну реалізацію на промислових контролерах.

Бібл. 6, іл. 5, табл. 1

Методи та моделі захисту даних IoT в умовах інформаційної невизначеності на основі функцій штучного інтелекту

О. Швидченко — 2026-02-09

Інтеграція мереж та інтелектуальних технологій, попри свою необхідність, супроводжується ризиками. Однією з менш відомих, але критичних загроз є інформаційна невизначеність (ІН). Будь-яке спотворення або пошкодження даних у мережевій екосистемі може спричинити її збій. ІН може виникати через навмисні втручання, системні помилки або зовнішні чинники, становлячи постійну загрозу стабільності цифрових систем. У цьому контексті використання штучного інтелекту (ШІ) для захисту даних є вкрай важливим. Його здатність аналізувати, обробляти та відновлювати дані в реальному часі підвищує надійність мереж. Поєднання ШІ з IoT, новітніми мережевими технологіями та автономними системами значно підсилює безпеку, адаптивність і продуктивність цифрових екосистем. Розробка моделей захисту даних на основі ШІ має широке прикладне значення: від кібербезпеки та стратегічної інфраструктури до військової сфери. Ефективна інтеграція ШІ в IoT-системи не лише знижує ризики, а й забезпечує гнучке реагування на нові загрози, захищаючи критичні компоненти сучасного суспільства. Дана робота спрямована на дослідження методів і моделей захисту даних IoT в умовах інформаційної невизначеності, акцентуючи увагу на потенціалі ШІ для створення надійної, розумної та майбутньо-орієнтованої оборонної інфраструктури.

Бібл. 13, іл. 7.

Аналіз впливу соціально-економічних показників на результати ЗНО та НМТ

В. Шевчук — 2026-02-09

Робота присвячена комплексному аналізу факторів, що впливають на результати ЗНО/НМТ, з акцентом на взаємозв'язок між соціально-економічними показниками регіонів та індивідуальними характеристиками учнів. Метою дослідження є не лише виявлення статистичних зв'язків, але й надання глибшого розуміння механізмів, за допомогою яких ці фактори можуть впливати на освітні досягнення. Для досягнення поставленої мети в роботі застосовуються різноманітні методи аналізу даних, включаючи кореляційний та регресійний аналіз для оцінки впливу соціально-економічних показників, порівняльний аналіз для вивчення відмінностей у результатах ЗНО/НМТ між різними типами місцевості та гендерними групами, кластеризація регіонів для виявлення схожих груп за соціально-економічним розвитком та освітніми досягненнями, а також побудова моделей класифікації для прогнозування рівня навчальних досягнень учнів. Очікується, що результати даного дослідження сприятимуть розробці більш обґрунтованих та ефективних освітніх політик, спрямованих на зменшення соціальної нерівності, підвищення якості освіти та забезпечення рівних можливостей для всіх учнів, незалежно від їхнього місця проживання чи гендеру.

Бібл. 6, іл. 6