Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі 2019

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ МІНІСТЕРСТВО КУЛЬТУРИ УКРАЇНИ ІНСТИТУТ МОДЕРНІЗАЦІЇ ЗМІСТУ ОСВІТИ КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ КУЛЬТУРИ І МИСТЕЦТВ УКРАЇНСЬКА ФЕДЕРАЦІЯ ІНФОРМАТИКИ PUBLIC INSTITUTION INFORMATION TECHNOLOGIES INSTITUTE, KAUNAS, LITHUANIA VYTAUTAS MAGNUS UNIVERSITY, KAUNAS, LITHUANIA DANUBIUS UNIVERSITY,GALATI, ROMANIA ХАРКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ РАДІОЕЛЕКТРОНІКИ ДЕРЖАВНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ІНФРАСТРУКТУРИ ТА ТЕХНОЛОГІЙ

МАТЕРІАЛИ МІЖНАРОДНОЇ НАУКОВО-ПРАКТИЧНОЇ КОНФЕРЕНЦІЇ

18-19 квітня 2019 р. Частина 1 КИЇВ – 2019

ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В КУЛЬТУРІ, МИСТЕЦТВІ, ОСВІТІ, НАУЦІ, ЕКОНОМІЦІ ТА БІЗНЕСІ МІЖНАРОДНА НАУКОВО-ПРАКТИЧНА КОНФЕРЕНЦІЯ 18-19 квітня 2019 р.

Реєстрація Міністерства освіти і науки України Лист ІМЗО № від 16.01.2019 № 22.1/10-123

МАТЕРІАЛИ КОНФЕРЕНЦІЇ Частина 1

Київ – 2019

ББК 32.97 УДК 004+338 І - 741 Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі : матеріали Міжнародної науково-практичної конференції. / М-во освіти і науки України; М-во культури України; Київ. нац. ун-т культури і мистецтв.– Ч.1. – Київ : Видавничий центр КНУКіМ, 2019. – Ч.1. – 200 с.

У збірнику наведені матеріали Міжнародної науково-практичної конференції «Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі». Збірник становить інтерес для наукових працівників, викладачів, студентів, представників сфер бізнесу, економіки та культури.

УДК 004+338

Друкується за рішенням Вченої ради Київського національного університету культури і мистецтв (протокол № 52 від 12 квітня 2019 р.)

Матеріали публікуються за оригіналами, які представлені авторами. Відповідальний за випуск Коцюбівська К.І.

ПРОГРАМНИЙ КОМІТЕТ DANIELINE RENATA (ДАНІЕЛІНЕ РЕНАТА)

Директор Інституту інформаційних технологій, м. Каунас, Литва

MICHUS ARTŪRAS (МІКУС АРТУРАС)

Assoc prof., Vytautas Magnus University, м. Каунас, Литва

ANDY PUSCA (ЕНДІ ПУСКА)

Rector, Associate Professor, PhD Danubius University м. Галаті, Румунія

ГРЕБЕННІК І.В.

Доктор технічних наук, завідувач кафедри системотехніки, Харківськний національний університет радіоелектроніки, м. Харків, Україна

ЖУКОВ І.А.

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри комп’ютерних систем та мереж Національний авіаційний університет, м. Київ, Україна

ОВЕЗГЕЛЬДИЄВ А.О.

Доктор технічних наук, професор кафедри комп’ютерних наук, Київський національний університет культури і мистецтв, м. Київ, Україна

ПАШКО А.О.

Доктор фізико-математичних наук, професор кафедри теоретичної кібернетики, Київський національний університет імені Тараса Шевченка, м. Київ, Україна

ТКАЧЕНКО О.І.

Кандидат фізико-математичних наук, доцент кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

ЧАЙКОВСЬКА О.А.

Кандидат педагогічних наук, доцент, завідувач кафедри комп’ютерних наук Київський національний університет культури і мистецтв, м.Київ, Україна

ЗМІСТ

СЕКЦІЯ «ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ТА СИСТЕМИ» ................. 10 Безугла Г.Є. ПРОЕКТУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНОГО СЕРЕДОВИЩА ВИКЛАДАЧА ................. 11 Булига К.Б., Булига О.А., Оленченко А.П. ПРОГРАМНИЙ ДОДАТОК АВТОМАТИЗАЦІЇ СЕРВЕРНОЇ ЧАСТИНИ СИСТЕМИ «КЛІЄНТ-БАНК» ................................................................................................. 13 Войченко Т.О. РОЗВИТОК Е-НАВІГАЦІЇ І БЕЗПІЛОТНОГО СУДНОВОДІННЯ............................. 15 Гордієнко І. В. ПРОБЛЕМИ ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЇ БЛОКЧЕЙНУ В ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ ......................................................................................................... 18 Денисенко В.О., Шамов С.О. BPMS OMNITREAKER, ЯК ЗАСІБ ПІДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛУ В УМОВАХ IV ПРОМИСЛОВОЇ РЕВОЛЮЦІЇ.............................................................................. 21 Довгошия В. В. МУЛЬТИМЕДІЙНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ В ЗАГАЛЬНІЙ МУЗИЧНІЙ ОСВІТІ.............. 23 Долгов М. А., Заїчко К. В. ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ НАКОПИЧУВАЧІВ ІНФОРМАЦІЇ МЕТОДАМИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ......................................................................................... 26 Dorenskyi O. MODEL OF THE TEAM OF IT PROJECT PERFORMERS TO RESEARCH ITS PROPERTIES AND CHARACTERISTICS .................................................................. 29 Завгородня Г.А., Завгородній В.В. МЕТОДИ ОЦІНКИ НАДІЙНОСТІ ЛЮДИНО-МАШИННОЇ СИСТЕМИ ................. 30 Завгородній В.В., Завгородня Г.А. ОРГАНІЗАЦІЯ ЄДИНОГО ІНФОРМАЦІЙНОГО ПРОСТОРУ ДЛЯ ВЗАЄМОДІЇ СИСТЕМ ДИСТАНЦІЙНОГО НАВЧАННЯ ............................................................ 32 Ігнатушко Ю.І. ОРГАНІЗАЦІЙНІ ОСОБЛИВОСТІ ВИЛУЧЕННЯ КОМП’ЮТЕРНОЇ ІНФОРМАЦІЇЇ 34 Ізвеков М. Є. КОНЦЕПЦІЇ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ.................................. 37 Karpenko O., Tarnovska I., Tarnovskiy E. EFFICIENCY OF THE DOCUMENT CIRCULATION SYSTEM AUTOMATION AT A 4

HIGHER EDUCATION INSTITUTION ..................................................................... 39 Кононенко Т.В. КЛЮЧОВІ ПЕРЕВАГИ ВПРОВАДЖЕННЯ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦІЇ РОБОТИ АВТОПАРКУ ПІДПРИЄМСТВА............................................................................ 42 Levkovets N.P. INFORMATION SECURITY OF THE ENTERPRISE INTRODUCTION. ....................... 44 Лапіна О. В. МЕТРОЛОГІЧНА ОЦІНКА МОЖЛИВОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ МАТЕМАТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ В СИСТЕМІ НЕПРЯМОГО КОНТРОЛЮ ЗА УЗАГАЛЬНЕНИМ ПОКАЗНИКОМ ЯКОСТІ ...................................................................................... 46 Мельников О.Ю., Баган С.В. РОЗРОБКА ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ ФОРМУВАННЯ НОВИХ МЕТОДІВ ПОДАННЯ ДАНИХ У ЧОТИРЬОХ І БІЛЬШЕ ВИМІРАХ ........................................ 49 Мельников О.Ю., Дідевич К.С. РОЗРОБКА ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ РОБОТИ З ОСВІТНІМИ ПРОГРАМАМИ Й СТАНДАРТАМИ ВИЩОЇ ОСВІТИ ............................................. 52 Мельников О.Ю., Коноваленко Д.О. РОЗРОБКА ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ ДЕМОНСТРАЦІЇ РОБОТИ АЛГОРИТМУ ПОШУКУ АСОЦІАТИВНИХ ПРАВИЛ APRIORI................................. 54 Мельников О.Ю., Купріков М.В. ОБ’ЄКТНО-ОРІЄНТОВАНЕ ПРОЕКТУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ВИТРАТ МАТЕРІАЛІВ БУДІВЕЛЬНОЇ КОМПАНІЇ ................. 56 Мельников О.Ю., Спориш Д.К. ОБ'ЄКТНЕ ПРОЕКТУВАННЯ СИСТЕМИ ДЛЯ АНАЛІЗУ ДАНИХ ІНТЕРНЕТПРОВАЙДЕРА..................................................................................................... 59 Овчарук І.В., Афанасьєв К.О. ЕМУЛЯЦІЯ КОМП’ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖІ ТА ПРОЦЕСІВ ЇЇ РОБОТИ ....................... 61 Овчарук І.В., Тихонов А.О. РОЗРОБКА КРОСПЛАТФОРМНОЇ СИСТЕМИ ПЕРЕДАЧІ ФАЙЛІВ ..................... 63 Овчарук І.В., Радіонов Б.А. РОЗРОБКА СИСТЕМИ ЕЛЕКТРОННОГО ДОКУМЕНТООБІГУ ............................ 65 Олійник В.М., Ткаченко О.М. СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ ПІДГОТОВКИ ВИПУСКНИХ РОБІТ СТУДЕНТІВ ........... 68 Олійник І.В. ІНФОРМАТИЗАЦІЯ ОСВІТНЬОГО ПРОСТОРУ – ВАЖЛИВА ПЕРЕДУМОВА ФОРМУВАННЯ ДОСЛІДНИЦЬКОЇ КОМПЕТЕНТНОСТІ МАЙБУТНІХ ДОКТОРІВ ФІЛОСОФІЇ В УМОВАХ НАВЧАННЯ В АСПІРАНТУРІ .......................................... 71 5

Онищенко І. В. ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ЯК ЕФЕКТИВНИЙ ІНСТРУМЕНТ ФОРМУВАННЯ МОТИВАЦІЙНОЇ КОМПЕТЕНТНОСТІ В МАЙБУТНІХ УЧИТЕЛІВ ПОЧАТКОВИХ КЛАСІВ В УМОВАХ ІНФОРМАТИЗАЦІЇ ВИЩОЇ ОСВІТИ ..................................... 73 Подліняєва О.О. СПІЛЬНІ НАВЧАЛЬНІ ПРОСТОРИ: НАВЧАЛЬНІ КІМНАТИ, ЯКІ З’ЄДНУЮТЬСЯ ЗІ СВІТОМ .............................................................................................................. 75 Проценко А.А., Іванов В. Г. ПОРІВНЯННЯ ВИПАДКОВИХ ВИБІРКОВИХ МЕТОДІВ ПОШУКУ ШЛЯХУ .......... 77 Семенова С.М. НОВІ ВИМОГИ ДО ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ ОБЛІКУ З ВПРОВАДЖЕННЯМ МСФЗ 16 «ОРЕНДА» .......................................................................................... 80 Смітюх Я.В., Овчарук А.В. ЗАСТОСУВАННЯ MES СИСТЕМ З МЕТОЮ ОПТИМІЗАЦІЇ ПРОЦЕСІВ ПІДПРИЄМСТВА СПИРТОВОЇ ТА ЛІКЕРО-ГОРІЛЧАНОЇ ПРОМИСЛОВОСТІ ..... 83 Солодка О.О. ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ ПОЗАБІРЖОВОЇ ТОРГІВЛІ ДЕРИВАТИВАМИ ........ 85 Стьопін В. І., Горбатенко Б. В., Іванов В. Г. ВПРОВАДЖЕННЯ МІКРОСЕРВІСНОЇ АРХІТЕКТУРИ У ВИСОКОНАВАНТАЖЕНІ СУЧАСНІ WEB-СИСТЕМИ ................................................................................... 88 Тименко М.М. СУЧАСНІ ІКТ У ШКОЛАХ ВЕЛИКОЇ БРИТАНІЇ ..................................................... 91 Тищенко М.А. ПЕРЕВАГИ ТА НЕДОЛІКИ ВИКОРИСТАННЯ СУЧАСНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ У НАВЧАННІ ІНОЗЕМНОЇ МОВИ.................................................. 93 Ткаченко О.А., Кудінов А.І. ПРОБЛЕМИ РОЗРОБКИ ТА ФУНКЦІОНУВАННЯ МЕСЕНДЖЕРІВ ...................... 95 Ткаченко О.А., Ткаченко О.І., Ковбатюк Г.О. ІНТЕЛЕКТУАЛІЗАЦІЯ ДІЯЛЬНОСТІ СТРАХОВОЇ КОМПАНІЇ ............................... 98 Ткаченко О. І., Жук Д. О. МОНІТОРИНГ ВЕБ-КОНТЕНТУ: ПРОБЛЕМИ ТА ПЕРСПЕКТИВИ ..................... 102 Ткаченко О.І., Тромса Д.В. ДЕЯКІ АСПЕКТИ РОЗРОБКИ ІГРОВИХ МОБІЛЬНИХ ДОДАТКІВ ...................... 105 Ткаченко О. І., Корчевний Л.Л. СИСТЕМА ФОРМУВАННЯ ТА ОПТИМІЗАЦІЇ ТУРИСТИЧНИХ МАРШРУТІВ ..... 108 Ткаченко О.І., Ладченко А.І. ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ПРИ РОЗВ’ЯЗАННІ ПРОБЛЕМ 6

ФІНАНСОВОЇ СФЕРИ ........................................................................................ 111 Ткаченко К.О., Плісенко В.О. МУЗИЧНІ ПРОГРАВАЧІ: ДЕЯКІ АСПЕКТИ РОЗРОБКИ...................................... 114 Харламова Л.Д. ТЕХНОЛОГІЇ ПІДВИЩЕННЯ МОТИВАЦІЇ НАВЧАННЯ МАТЕМАТИКИ СТУДЕНТІВ ТЕХНІКУМІВ ТА КОЛЕДЖІВ.............................................................................. 117 Цибульник О. В., Обоянська Л. А. ЗАСТОСУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ПРОГРАМИ MICROSOFT EXCEL ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ОБРОБКИ АНКЕТУВАННЯ ............ 120 Чепіга О.О. ВИКОРИСТАННЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ LANTOPOLOG ДЛЯ АВТОМАТИЧНОЇ ПОБУДОВИ ТОПОЛОГІЇ КОМП`ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖІ ПРИ ПІДГОТОВЦІ ФАХІВЦІВ З КОМП`ЮТЕРНИХ НАУК........................................... 122 Шелест О. В. СИСТЕМА ПІДГОТОВКИ ДАНИХ ЗОВНІШНЬОЇ РЕКЛАМИ ДЛЯ АНАЛІЗУ ДАНИХ .............................................................................................................. 124 Шпак З.Я. ВІДТВОРЕННЯ УСНОМОВНОЇ ІНФОРМАЦІЇ У ЗАДАНОМУ ТЕМПІ ................. 127 Ящук Д.Ю. ЗАСТОСУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ПРИ ПРИЙНЯТТІ РІШЕНЬ КЕРІВНИЦТВОМ ЗВО ....................................................................................... 130 СЕКЦІЯ «МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНИХ І СОЦІАЛЬНИХ ПРОЦЕСІВ ТА СИСТЕМ» .............................................. 133 Блажко О.О. ОСОБЛИВОСТІ МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ УПРАВЛІННЯ БРЕНДОМ НА ПРИКЛАДІ ХАРЧОВОЇ ПРОМИСЛОВОСТІ .................................................. 134 Бондар Н.М., Сукманюк В.М., Юрченко А.С. МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ОБҐРУНТУВАННЯ РОЗПОДІЛУ РИЗИКІВ МІЖ УЧАСНИКАМИ ПРОЕКТІВ ДЕРЖАВНО-ПРИВАТНОГО ПАРТНЕРСТВА ............ 137 Булига К.Б., Ковальчук І.Є., Бурковський М. О. ПОБУДОВА ОПТИМАЛЬНИХ МАРШРУТІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ІНФОРМАЦІЙНИХ ДОДАТКІВ .......................................................................... 140 Владов С.І. РОЗРОБКА МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ НЕЧІТКОЇ ЕКСПЕРТНОЇ СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ І ДІАГНОСТИКИ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117 ............................................................................................................ 144 7

Владов С.І., Семенов В.О., Гвоздік С.Д. МЕТОД БАГАТОФАКТОРНОГО КРИТЕРІАЛЬНОГО ПЛАНУВАННЯ ЕКСПЕРИМЕНТІВ ПРИ ДОСЛІДЖЕННІ ХАРАКТЕРИСТИК І ПРОЦЕСІВ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117.................................................................... 147 Владов С.І., Семенов В.О., Дерев’янко І.Г. РОЗРОБКА МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ КОНТРОЛЮ І ДІАГНОСТИКИ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117 З ВИКОРИСТАННЯМ МОДЕРНІЗОВАНИХ МЕТОДІВ ЗРІВНЮВАННЯ Й НАЙМЕНШИХ КВАДРАТІВ . 150 Гребеннік І. В., Чорна О. С. ОПТИМІЗАЦІЯ МАРШРУТІВ ЗАДАЧІ PDP ЗА ДОПОМОГОЮ ЦИКЛІЧНИХ ТРАНСФЕРІВ ..................................................................................................... 153 Дончак Л.Г., Мазур В.Г. МОДЕЛЮВАННЯ ІННОВАЦІЙНОГО ПОТЕНЦІАЛУ ПІДПРИЄМСТВА НА БАЗІ МАТЕМАТИЧНОГО АПАРАТУ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ............................................. 156 Запорожцев С.Ю. ОЦІНКА СТІЙКОСТІ СТРАТЕГІЙ УПРАВЛІННЯ КАПІТАЛОМ У БІРЖОВІЙ ТОРГІВЛІ ........................................................................................................... 159 Коваль М. С., Ніколіна І.І. МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ВИТРАТ НА ПРОСУВАННЯ РЕКЛАМИ В УКРАЇНІ.. 162 Латишева О.В., Голубова І.В. МОЖЛИВОСТІ ОПТИМІЗАЦІЇ ДІЯЛЬНОСТІ ВИРОБНИЧОГО ПІДРОЗДІЛУ НА ОСНОВІ ФУНКЦІОНАЛЬНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ТА УДОСКОНАЛЕННЯ БІЗНЕСПРОЦЕСІВ ......................................................................................................... 165 Лещух І.В. МЕТОДИЧНИЙ ПІДХІД ДО ОЦІНЮВАННЯ ПОТЕНЦІАЛУ БІЗНЕСУ РЕГІОНУ .. 168 Лиса О.В., Мідик І.-М.В. МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ ОЦІНЮВАННЯ ЯКОСТІ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКОЇ ПРОДУКЦІЇ ......................................................... 170 Мельников О.Ю., Кадацький М.А. ЗНАХОДЖЕННЯ ПРИБЛИЗНИХ ПОКАЗНИКІВ СПОРТСМЕНА-МЕТАЛЬНИКА ЯДРА ЗА ДОПОМОГОЮ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ............................................... 172 Мельников О.Ю., Кубан Є.М. ВИКОРИСТАННЯ МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ДЛЯ РОЗРАХУНКУ ОПТИМАЛЬНОГО ШЛЯХУ ДОСТАВКИ СИПУЧИХ ВАНТАЖІВ ......................... 174 Пашко А.О., Синявська О.О. ОЦІНКА ПАРАМЕТРА ХЮРСТА СТАТИСТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ ДРОБОВОГО БРОУНІВСЬКОГО РУХУ ..................................................................................... 176 8

Пашко А.О., Кравченко А. ОЦІНКА ТОЧНОСТІ ТА МЕТОДИ СТАТИСТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ САМОПОДІБНОГО ТРАФІКУ ............................................................................ 179 Syta Y. THEORETICAL ASPECTS OF USING THE SCENARIO APPROACH IN THE PROCESS OF ENTERPRISE DEVELOPMENT FORECASTING ..................................................... 183 Смолінський В.Б. ОПТИМІЗАЦІЯ РОЗВИТКУ МОЛОЧНОЇ ГАЛУЗІ У ЛЬВІВСЬКІЙ ОБЛАСТІ ........ 186 Солодка О.О. ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ ПОЗАБІРЖОВОЇ ТОРГІВЛІ ДЕРИВАТИВАМИ ...... 189 Ткаченко О.А., Ткаченко О.І., Ткаченко К.О. ДЕЯКІ АСПЕКТИ СИТУАЦІЙНО-СЕМАНТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ СКЛАДНИХ СИСТЕМ............................................................................................................ 192 Циганчук Р.О. МОДЕЛЮВАННЯ ПЕРІОДИЧНИХ ПРОЦЕСІВ В ЕКОНОМІЦІ ........................... 195 Червякова Т.І. ПОБУДОВА ЕКОНОМЕТРИЧНИХ МОДЕЛЕЙ НА ОСНОВІ СИСТЕМ ОДНОЧАСНИХ СТРУКТУРНИХ РІВНЯНЬ .......................................................... 197

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі 2019

Секція «ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ТА СИСТЕМИ»

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 004.378

Безугла Г.Є. старший викладач кафедри системотехніки; Харківський національний університет радіоелектроніки, м. Харків,Україна

ПРОЕКТУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНОГО СЕРЕДОВИЩА ВИКЛАДАЧА Постійна динаміка вимог до якості вищої освіти вимагає також постійне вдосконалення методів управління навчальним закладом як об’єктом, що надає освітні послуги. Складна та багатокомпонента структура вищого навчального закладу сприяє виникненню різноманітних питань управління навчальним процесом, що можуть бути вирішені тільки у середовище корпоративної інформаційної системи. Використання новітніх інформаційних технологій для організації взаємодії між підрозділами закладу значно зменшить витрати часу на ведення документообігу кожного підрозділу, підвищить рівень комунікативності між учасниками освітнього процесу. Найважливішим підрозділом, який надає навчальні послуги і відповідає за якість навчального процесу є кафедра. Але найчастіше при розробці систем управління навчальним закладом співробітники кафедри так же як й студенти виступають у якості об’єкту управління з певним рівнем доступу до ресурсів інформаційної системи університету. Надання функціонального інформаційного простору викладачам кафедри дозволить покращити якість навчального процесу, отримати мобільний рольовий доступ до спільних інформаційних джерел, оперативно планувати робочій час. Розглянемо функціональну структуру особистого кабінету викладача кафедри навчального закладу. Основні функції особистого кабінету викладача повинні бути корельовано з розділами його індивідуального плану, а саме: забезпечення навчального процесу, організаційна робота на кафедрі, виховна та індивідуальна робота зі студентами, наукова робота. Кожна складова має як обов’язкові підрозділи, так й гнучко настроюванні користувачем, у тому числі посилання на зовнішні авторизовані ресурси. Так для забезпечення навчального процесу викладачеві необхідно мати розподіл навчального навантаження та звітність про його виконання за окремими видами навантаження, структуровані навчально-методичні матеріали за дисциплінами, доцільні посилання на авторизовані зовнішні ресурси, наприклад Інтернет - сторінки з розкладом, електронним каталогом наукової бібліотеці. Наукова робота викладача у особистому кабінеті може бути відображена у вигляді каталогу з релевантним пошуком публікацій або джерел інформації, звітів тощо. Посилання на науково-метричні бази, корисні електроні джерела допоможуть не витрачати зайвого часу при організації наукової роботи. Окреме місце займає організація індивідуальної роботи зі студентами при керівництві курсовими і дипломними роботами, для організації додаткових консультацій з навчальних дисциплін, робота зі студентами над науковою темою або керівництво науковим гуртком – все це потрібує календарного планування, зіставлення навантаження викладача і студентів зі збереженням результатів співпраці. Виховна робота викладача як куратора академічної групи поряд з планом роботи, що був зіставлений 11

Секція «Інформаційні технології та системи»

на початок навчального семестру, повинна мати можливість оперативного планування спільних заходів. Тому такий інструмент як календар зі сповіщенням о наступних подіях на корпоративну пошту навчального закладу їх учасникам дуже спросить взаємодію. Організаційна робота на кафедрі складається з адміністративного супроводження усіх перелічених видів діяльності, звітів і рішень зібрань колективу кафедри. Авторизований доступ до звітів з окремого виду діяльності кафедри взагалі надається відповідальним за рішенням кафедри. Можливість у особистому кабінеті співробітника кафедри контролювати спільний доступ до окремих видів кафедральних документів, зберігати результати роботи також є важливої функцією інформаційного середовища викладача. Загальні для співробітників кафедри заходи, формування звітності за всіма видами діяльності відображені в інформаційному середовище кафедри у вигляді інтерактивної дошці оголошень, каталогу кафедральних документів з релевантним пошуком за темами, які контролюють відповідальні по окремим питанням за кожною темою та мають авторизований рольовий доступ. Основною метою будь якого навчального закладу є забезпечення якості навчального процесу. Критерієм якості може служити успішність адаптації випускників навчального закладу в суспільстві, оволодіння в процесі навчання компетентностями, які забезпечать безпроблемне та вигідне їх працевлаштування і буде сприяти конкурентний спроможності навчального закладу. Створення інформаційного середовища основного підрозділу вищого навчального закладу – кафедри та її співробітників, дозволить підвищити якість навчального процесу, забезпечить інструментарієм для менеджменту і моніторингу діяльності як кожного співробітника , так і кафедри в цілому. Для автоматизації типових для університетів процесів в частині комунікацій зі студентами, абітурієнтами та випускниками функції особистого кабінету кафедри можуть бути доповнені елементами CRM-систем [1]. Після накопичення бази даних і профілювання потоків за спеціальностями наступним завданням закладу для вибудовування взаємовідносин з абітурієнтами стане планування, створення маркетингових кампаній і відстеження їх результатів. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ: 1. Барвінок, М. В. CRM-рішення як ключовий фактор підвищення конкурентоспроможності закладів вищої освіти / М. В. Барвінок // Науковий журнал «Економічні горизонти». – 2018. – № 1(4). – С. 107–112.

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 004.94

Булига К.Б. кандидат технічних наук, Київський національний університет культури і мистецтв, м. Київ, Україна

Булига О.А. старший викладач, Національний транспортний університет, м. Київ, Україна

Оленченко А.П. магістр, Київський національний університет культури і мистецтв, м. Київ, Україна

ПРОГРАМНИЙ ДОДАТОК АВТОМАТИЗАЦІЇ СЕРВЕРНОЇ ЧАСТИНИ СИСТЕМИ «КЛІЄНТ-БАНК» Система Клієнт-Банк, яка являється частиною автоматизованої банківської системи (АБС), з'явилася в кінці 80-х як можливість для підприємців дистанційно працювати з банками, здійснюючи будь-які операції зі своїми рахунками. Розвиток мережі Інтернет сприяв тому, що більшість сучасних компаній використовують різноманітні різновиди таких систем, так як витрати на доставку платіжок в банк і оплата робочого часу співробітників значно перевершують витрати на користування КлієнтБанком. Клієнт-Банк є програмно-технічним комплексом, який дозволяє підприємству керувати своїми рахунками за допомогою мережних технологій. Будь-яка така система має відповідати вимогам НБУ щодо захисту електронних банківських розрахунків [1]. Кожен програмний комплекс Клієнт-Банк проходить в НБУ перевірку на відповідність вимогам безпеки передачі інформації та іншим технічним вимогам, при успішному результаті якої розробник отримує сертифікат відповідності. Це потрібно для того, щоб запобігти несанкціонованому доступу до рахунку клієнта третіх осіб або доступ клієнта до інших банківських рахунків, крім тих, які вказані в договорі на обслуговування. Функціонал і можливості Клієнт-Банку Основною функцією Клієнт-Банку є надання можливості компанії виконувати дистанційно платежі зі свого поточного рахунку в банку. Крім того, Клієнт-Банк дозволяє: – здійснювати моніторинг коштів на поточному рахунку, тобто контролювати рух коштів на поточному рахунку, з'ясовувати особу платника та призначення платежу; – отримувати виписки з поточного рахунку; – отримувати оперативну банківську інформацію (стан валютного ринку, нові банківські послуги, поточні відсоткові ставки за кредитами і депозитами та ін); – вести довідник платіжних документів та ін. Головна перевага Клієнт-Банку - оперативність. Будь-які операції виконуються практично миттєво, не залежачи від розташування контрагента. Важливою перевагою є і контроль - для великих організацій, що мають підрядні організації або підрозділу, що є окремими юридичними особами, за допомогою Клієнт-Банку з'являється можливість контролювати рух по рахунках підлеглих організацій (корпоративний 13

Секція «Інформаційні технології та системи»

Клієнт-банк) [2] . В той же час в деяких випадках система використовує зайві часові і системні ресурси за рахунок надмірного дублювання процесів обробки інформації. В роботі запропоновано програмний комплекс, який працює безпосередньо з основним сервером, в режимі реального часу проводить моніторинг файлів, що знаходяться на сервері, виконує з ними необхідні в залежності від призначення файлу дії. Це дозволяє оптимізувати роботу системи в цілому. Програмний комплекс розроблений для серверної частини являє собою MS-DOS додаток в який експортовані деякі команди з Unix. Цей комплекс являє собою набір (сукупність) логічних команд, які в свою чергу розбиті по блокам, кожен блок має точку зчитування коли в блоці дія не закінчується, то відбувається перехід на початок цього блоку. Це відбувається до тих пір поки ця дія не відбудеться. Таким чином прискорюється робота всієї системи, що і являється основною функцією програмного комплексу. В якості прикладу розглянемо команду chisfile.exe - Перевірка наявності файлів в каталозі, яка повертає 0 - файлів немає (відп. Заданій масці), 1 - файли знайдені (відп. Заданій масці), 2 – помилка. chisfile.exe має наступні параметри: [% 1] [/ D] [/ A] Формат переданих параметрів [% 1] - Шлях контролю файлів c: \ temp \ *. * (*. * - маска файлів: * .doc, і т.д.) Примітка: Якщо параметр не заданий - каталог поточний, маска. * *. Ключі: [/ D] - При наявності ключа, каталоги сприймаються як файли і беруть участь в пошуку, / A - виведення всіх файлів, що потрапляють під маску. Приклад: chisfile.exe c: \ temp \? @ *. * call chisfile.exe C: \ Temp \ *. * IF% ERRORLEVEL% == 1 goto OK goto END : OK echo Is files .....! : END Запропонований програмний продукт працює, в режимі реального часу і здійснює моніторинг файлів, що знаходяться у системі Клієнт-Банк, тим саме прискорює виконання необхідних операцій і оптимізує роботу системи в цілому. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Національний банк модернізував правила організації захисту електронних банківських документів Електрон. ресурс Спосіб доступу: URL https://bank.gov.ua/control/uk/publish/article? art_id=78985746&cat_id=80928  Загол. з екрану. 2. Влияние развития экономики на цикличность кредитной деятельности банка Електрон. ресурс Спосіб доступу: URL http://molodyvcheny.in.ua/files/journal/2015/7/17.pdf  Загол. з екрану.

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 656.61.052.011.56

Войченко Т.О. к.е.н., доцент кафедри технічних систем та процесів управління в судноводінні, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

РОЗВИТОК Е-НАВІГАЦІЇ І БЕЗПІЛОТНОГО СУДНОВОДІННЯ Розвиток сучасного судноплавства нерозривно пов’язаний із широким впровадженням нових інформаційних технологій, стрімким розвитком засобів супутникової навігації та електронних картографічних інформаційних та навігаційних систем. Існуючі на сьогодні розробки в галузі створення інформаційних систем управління рухом суден спрямовані в основному на розрахунок безпечних зон руху і не враховують впливу так званого «людського чинника» на процеси сприйняття інформації судноводієм, формування та прийняття ним рішень, а також загальної взаємодії всіх учасників навігаційної ситуації [1,2]. Необхідність використання розумових здібностей судноводія призводить до затримки прийняття рішення, запізніле виконання якого ускладнює процес управління маневруванням, включаючи передаварійний стан. Важливою проблемою сьогодення є також підвищення точності дотримання суднами планованої траєкторії руху. Наявність значної кількості морських аварій, що трапились останнім часом, у тому числі з значною кількістю людських жертв та тяжкими техногенними наслідками, головною причиною яких став «людський чинник» і відхилення переконливо свідчить про необхідність створення сучасних високоточних інтелектуальних систем управління рухом суден, що враховують особливості процесу взаємодії людини з технічними засобами судноводіння та прийняття нею рішень у складних навігаційних умовах і критичних ситуаціях. Розробка таких систем є найважливішою проблемою сьогодення, що відноситься до питань безпеки сучасного суспільства. Е-Навігації і безпілотне судноводіння - найбільш перспективні напрямки застосування інформаційних технологій в галузі морського і річкового транспорту. Морський транспорт рідко розглядався як перспективна галузь застосування інформаційних технологій. Позначалися і традиційна консервативність, і довгий цикл проектування і експлуатації суден, і досить високий ступінь регулювання, особливо в питаннях безпеки з боку національних та міжнародних організацій. З технологічних позицій активного використання інформаційних технологій в галузі перешкоджає нерозвинена і дорога інфраструктура телекомунікацій, заснована переважно на супутниковому зв'язку. В наш час, коли он-лайн і передача великих обсягів даних стали чи не обов'язковими умовами функціонування сучасного бізнесу; морський транспорт знаходиться позаду світових трендів в застосуванні сучасних інформаційних технологій. Однак і в сфері морських комунікацій відбуваються зміни, пов'язані з появою нових гравців, з посиленням конкуренції серед провайдерів зв'язку, застосуванням нових телекомунікаційних технологій. Все це призводить до здешевлення передачі даних в море і, як наслідок, відкриває дорогу для застосування сучасних засобів ІТ на морському транспорті. Без перебільшення можна сказати, що ми спостерігаємо справжню революцію в галузі, яку можна порівняти з появою Інтернету. Сотні тисяч суден, тисячі морських портів і судноплавних компаній, національні 15

Секція «Інформаційні технології та системи»

та міжнародні регулятори, мільйони професійних моряків і співробітників, які забезпечують судноплавство та транспортування, століттями ізольовані один від одного в плані обміну інформацією, отримають можливість взаємодіяти в режимі реального часу. Комунікації і комп'ютерні системи дозволять не тільки налагодити ефективний обмін даними між судном і берегом, а й створити єдину інформаційну мережу, що зв'язує всіх учасників і всі елементи морської галузі, автоматизує безліч процесів аж до судноводіння і формування наскрізних логістичних процесів. Найбільш перспективні напрямки застосування ІТ в цій сфері - е-Навігація і безпілотне судноводіння. Не випадково саме вони стали ключовими ініціативами Міжнародної морської організації (ІМО), міжнародної міжурядової організації, яка регламентує питання, пов'язані з міжнародним торговельним судноплавством [3]. Метою даного дослідження є аналіз перспективних шляхів е-навігації і безпілотного судноводіння. Е-navigation - стратегічна програма, покликана сформулювати довгострокове бачення того, як буде розвиватися технологія морської навігації, зв'язку, пошуку і рятування, транспортної логістики та державного контролю морських перевезень з урахуванням потреб користувачів і на основі досягнень технічного прогресу. Виділяють п'ять економічних мотивів і цілей реалізації програми e-Navigation: 1. Це зниження витрат на підтримку, друк і доставку споживачам колекцій навігаційних карт і посібників при обмежених бюджетах гідрографічних служб. 2. Оптимізація фізичних засобів навігаційного обладнання. 3. Необхідність підвищення достовірності та точності планування рейсів суден, що беруть участь в мультимодальних перевезеннях, а також підвищення ефективності використання флоту. 4. Спрощення процедур обов'язкових доповідей при одночасному підвищенні інформованості берегової і портової влади. 5. Забезпечення безпеки судноплавства та підвищення ефективності заходів щодо захисту навколишнього середовища [3]. Розглядають такі методи е-навігації: - метод моніторингу, контролю та управління (диспетчеризації) суден з використанням комплексу систем бортової автоматичної ідентифікації, систем берегового спостереження і космічних систем моніторингу; - метод інфраструктури ефективного і прямого інформаційного обміну між учасниками галузі - суднами, портами, береговою владою і т.п.; - метод інтелектуальних інтегрованих бортових систем; - метод ефективних портових систем, що забезпечують швидке і уніфіковане проходження вантажів і забезпечення суден портовими сервісами на основі єдиних стандартів електронного документообігу та гармонізованих митних процедур [3]. Можна виділити наступні результати по зарубіжних проектах, які можуть показати прогрес безпілотного управління і е-навігації: 1) проект «Mona Lisa 2» (2013- 2015 рр.). Фінансувався з бюджету ЄС, бюджет 21 млн. євро; 2) проект «Управління рухом транспорту - підтвердження концепції» (STM Validation, 2015-2018 рр.). Фінансується ЄС, бюджет 43 млн. євро, 43 партнера-учасника; це продовження проекту «Mona Lisa» з метою створення тестових майданчиків 16

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

е-Навігації в Балтійському, Північному і Середземному морях; 3) в серпні 2015 р. американська компанія «Swiftships Shipbuilders» провела випробування прототипу надводного робота Anaconda, призначеного для спостереження, доставки боєприпасів, провізії і евакуації військових; 4) завершення проекту MUNIN у вересні 2015 р. Було проведено симулювання плавання дистанційно керованого судна і оцінено загальну економічну ефективність проекту [3]. В умовах інтенсивного застосування сучасних інформаційних технологій у судноводінні розробка та створення сучасних високоточних інтелектуальних систем управління рухом морських суден являє собою актуальну наукову і практичну задачу сьогодення. Розробка таких систем потребує врахування особливостей взаємодії людини з технічними засобами управління судном. Створення високоточної інтелектуальної управління рухом суден дозволить одночасно вирішувати комплекс задач з стратегічного та оперативного управління рухом судна з позицій досягнення завданого рівня безпечності та економічної ефективності. Безпілотне судноводіння - продовження автоматизації судноводіння. Уже діючі дослідні проекти показують перспективність. Зниження чисельності екіпажу буде відбуватися поетапно, протягом 10-20 років. Є технології для вирішення більшості технічних проблем. Для впровадження потрібна зміна законів і нормативних актів. Ключовими проблемами є забезпечення надійності та безпеки. Для забезпечення надійності та безпеки слід використовувати моделювання у віртуальному середовищі. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Вагущенко Л. Л. Современные информационные технологии в судовождении / Л. Л. Вагущенко. – Одесса : ОНМА, 2013. – 135 c. 2. Бень А. П. Принципи побудови систем підтримки прийняття рішень судноводія / Бень А. П. // Сучасні інформаційні та інноваційні технології на транспорті (MINTT-2010) : матеріали другої науково-практичної конференції (Херсон, 25– 27 травня 2010 р.). – Херсон : Видавництво ХДМІ, 2010. – Т. 1. – С. 8–11. 3. https://cyberleninka.ru/article/n/e-navigatsiya-i-bezekipazhnoe-sudovozhdenie

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004.75.031.43:33

Гордієнко І. В. к. е. н., доцент, доцент кафедри інформаційних систем в економіці, Київський національний економічний університет ім. В. Гетьмана, м. Київ, Україна

ПРОБЛЕМИ ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЇ БЛОКЧЕЙНУ В ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ Останнім часом все більшої популярності набуває створення комп’ютерних інформаційних реєстрів на базі технології блокчейну. Згадана технологія була запроваджена як основа перших проектів криптовалют і з того часу активно поширюється на інші прикладні галузі. При вирішенні питання про доречність застосування блокчейну в інформаційних системах слід не лише враховувати беззаперечні переваги цієї технології, а й досліджувати обмеження і проблеми, пов’язані з конкретною реалізацією проекту. Характерними рисами «класичного» блокчейну, які обумовлюють його привабливість, є такі: незмінюваність і децентралізація реєстру; відкритість для всіх користувачів; рівні права учасників; відсутність централізованого управління; зв’язна блочна структура; використання алгоритму POW (Proof-of-Work) для досягнення консенсусу між учасниками; криптографічний захист транзакцій тощо [1]. Децентралізована однорангова блокчейн-мережа забезпечує захист базової інфраструктури реєстру від можливих дестабілізуючих дій, підтримує рівні права учасників та єдиний протокол їх підключення. Учасниками блокчейну можуть бути фізичні особи, державні структури, представники бізнесу тощо. Проведені транзакції, дійсність яких визнано вузлами мережі за допомогою обраної моделі консенсусу, записуються у блокчейн у хронологічному порядку. Проведення транзакцій у блокчейн-мережі та узгодження вмісту реєстру не потребує посередників. На відміну від традиційних реєстрів, де контроль здійснюють повноважні органи, наприклад, фінансово-кредитні установи або державні структури, у блокчейн-мережі для контролю використовують спеціальні алгоритми консенсусу. Такий підхід гарантує, що розподілені реєстри є точними копіями, і знижує ризик появи шахрайських транзакцій. Використовувані у блокчейн-мережі криптографічні алгоритми хешування, такі як SHA-256, KECCAK або інші, забезпечують відсутність втручань у блокчейн з метою викривлення даних транзакцій. Зазвичай хеші у блокчейні розраховуються для двох сусідніх блоків, тобто під час розрахунку хешу поточного блоку до його даних додається хеш попереднього блоку. Таким чином, будь-яка зміна даних транзакцій призводить до появи іншого значення хешу, тому кожний учасник може самостійно перевірити достовірність даних блокчейну, перерахувавши хеші блоків у ланцюжку. Для забезпечення цілісності транзакції і передачі її параметрів у блокчейні використовується асиметрична система шифрування. Система приватних і публічних ключів гарантує, що транзакції здійснюються легітимними відправниками, а не зловмисниками. Розробка інформаційних реєстрів різного призначення на базі технології блокчейну потребує дослідження і розробки проектних рішень з таких ключових 18

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

завдань: — побудова однорангової мережі; — вибір протоколу розподіленого консенсусу; — розробка системи криптографічного захисту; — вибір блокчейн-платформи; — розробка смарт-контрактів; — тестування проекту тощо. Однорангова, або децентралізована (Peer-to-peer, P2P — рівний до рівного) мережа — це комп’ютерна мережа, заснована на рівноправ’ї учасників. Проте у державних та бізнесових блокчейн-реєстрах можливі відхилення від принципу рівноправ’я, а мережа може належати до одного з типів: блокчейн-консорціум, напівприватний, приватний або публічний блокчейн. Блокчейн-консорціум — блокчейн-мережа, в якій процес консенсусу контролюється певною групою учасників, наприклад, групою корпорацій. Право читання блокчейну і відправки транзакцій може бути як публічним, так і обмеженим певним колом учасників. Блокчейн-консорціуми належать до закритих блокчейнів і зазвичай використовуються у бізнесі. Напівприватний блокчейн адмініструється окремою компанією, яка надає доступ користувачам відповідно до заданих критеріїв. Це закритий блокчейн, який не є децентралізованим, проте він може використовуватись у бізнес-середовищі та у держструктурах. Приватний блокчейн контролюється окремою організацією, яка визначає, хто може його читати, надсилати транзакції і брати участь у процесі консенсусу. Такі блокчейни є централізованими і мають обмежену сферу застосування. У публічному блокчейні права перегляду даних, відправки транзакцій і участі у процесі консенсусу надаються всім бажаючим. Такий блокчейн вважається відкритим. Усі транзакції є публічними, а користувачі можуть залишатися анонімними. При створенні блокчейн-реєстрів вибір протоколу розподіленого консенсусу необхідний для встановлення порядку валідації і додавання у реєстр блоків транзакцій, а також для розв’язання конфліктів. Крім того, механізм консенсусу забезпечує підтримку точних копій розподіленого реєстру у вузлах мережі. Доречними для використання у публічних блокчейнах є алгоритми консенсусу на базі доказу частки володіння (Proof-of-Stake, PoS); делегованого доказу частки володіння (Delegated Proof-of-Stake, DPoS); доказу важливості (Proof-of-Importance, PoI); доказу роботи (Proof-of-Work, PoW) та інші [2]. У блокчейнах з обмеженим доступом більш придатним є алгоритм консенсусу на базі доказу авторитету (Proof-ofAuthority, PoAuthority). Засоби криптографічного захисту блокчейну (хеш-функції, ключі, цифрові підписи) вирішують завдання аутентифікації і контролю доступу користувачів до мережі і даних блокчейну в цілому. Система криптографічного захисту блокчейн-реєстру гарантує незмінність журналу транзакцій блокчейну. Смарт-контракти призначені для реалізації певних умов, угод і зобов’язань, пов’язаних з блокчейном. Середовищем розробки смарт-контрактів, які по суті являють собою електронні протоколи у вигляді програмних кодів, можуть бути блокчейнплатформи Bitcoin, Side Chains, NXT, Ethereum та ін. 19

Секція «Інформаційні технології та системи»

Створення інформаційних реєстрів на базі блокчейн-платформ суттєво спрощує виконання таких робіт, як побудова криптографічного захисту, розробка мережевих протоколів, оптимізація продуктивності тощо. Блокчейн-платформа дає змогу не розробляти всі ці елементи з нуля, а застосовувати готові рішення в рамках платформи. Головною умовою використання цих інструментів для розробки інформаційних реєстрів є відкритий код блокчейн-платформи. Платформи з відкритим кодом пропонуються багатьма розробниками, як-от: Bitcoin (розробник Bitcoin Foundation); Ethereum (розробник Ethereum Foundation); Hyperledger Fabric (проект Hyperledger під головуванням Linux Foundation); Exonum (компанія Bitfury Group); NEO (компанія OnChain); EOS (від команди Block.one) та ін. Найпопулярнішою (приблизно 82% проектів) є блокчейн-платформа Ethereum, яка забезпечує широкий функціонал і потужні можливості розробки смарт-контрактів. Обґрунтований підхід до проектування уможливлює створення гнучких ефективних блокчейн-додатків, використання яких забезпечує суттєві переваги, як-от: 1. Прозорість інформаційної системи завдяки відкритому вихідному коду, можливість її пристосування до потреб бізнесу та швидке впровадження у різноманітних галузях. 2. Зниження витрат завдяки проведенню транзакцій між учасниками блокчейнмережі (бізнес-структурами) без посередництва фінансових та інших установ. 3. Швидка окупність і підвищення рентабельності інвестицій у розподілені реєстри. 4. Прискорення розрахунків порівняно з банківськими транзакціями, обмеженими протоколами банківського програмного забезпечення. 5. Стійкість системи до втрати даних завдяки аутентифікації та авторизації транзакцій, а також збереженню копій реєстру у вузлах децентралізованої мережі. 6. Можливість участі користувачів в управлінні мережею та прийнятті рішень з проблемних питань. 7. Автоматизований запуск операцій та платежів у блокчейні за виконання визначених умов. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Генкин А., Михеев А. Блокчейн. Как это работает и что ждет нас завтра. — М. — Альпина паблишер. — 2018. — 592 с. 2. Григорчук К. Обзор 9 алгоритмов блокчейн консенсуса. [Електронний ресурс] — Режим доступу: https://digiforest.io/blog/blockchain-consensus-algorithms

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 004.4:378.147

Денисенко В.О. студентка, Харківський навчально-науковий інститут ДВНЗ «Університет банківської справи», м. Харків, Україна

Шамов С.О. к.т.н., доцент, доцент кафедри інформаційних технологій, Харківський навчально-науковий інститут ДВНЗ «Університет банківської справи», м. Харків, Україна

BPMS OMNITREAKER, ЯК ЗАСІБ ПІДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛУ В УМОВАХ IV ПРОМИСЛОВОЇ РЕВОЛЮЦІЇ В зв’язку з IV промисловою революцією, стрімким розвитком промислової автоматизації на основі інтелектуальних сервісів та промислового інтернету речей зростає потреба у використанні систем управління бізнес-процесами (BPMS), що дозволяють описувати, досліджувати та удосконалювати виробничі процеси діяльності компаній. Постійна оптимізація бізнес-процесів і підвищення якості сервісів – головний ресурс розвитку бізнесу в умовах високої конкуренції. Відповідно перемагає саме той, хто за допомогою технології зменшує збитковість БП, забезпечуючи кращу вартість продукції або послуги. Запорукою успіху на цьому шляху є висока кваліфікація спеціалістів компаній в галузі процесного управління (ВРМ). Тому актуальним завдання закладів вищої освіти (ЗВО) за сучасних умов стає масова підготовка таких спеціалістів. Дана робота присвячена аналізу можливостей вирішення цього завдання. Одним з програмних інструментів, що може полегшити перехід персоналу корпорацій до більшої автоматизації всебічних процесів та збільшення об’ємів даних, що автоматично обробляються, є BPMS OMNITRACKER – універсальна платформа групи компаній OMNINET для управління БП, яка є. високоефективним інструментом для адаптації процесів. За допомогою OMNITRACKER BPMN Modeler спеціалісти зможуть моделювати БП з точки зору бізнесу і, таким чином, підготують їх до автоматизації в OMNITRACKER. BPMN движок дозволить їм автоматично виконувати БП компанії в OMNITRACKER. Завдяки зручності і багатьом допоміжним функціям є можливість швидко створювати моделі процесів і легко їх адаптувати під будь-який виробничий БП. Ці можливості дозволяють перенаправити основні зусилля і увагу користувачів з опановування програмного інструменту на сутність бізнес-завдань, що мають розв’язуватись, і тому створюють необхідні умови для швидкого опанування і використання засобів BPMS не тільки фахівцями компаній, але й студентами ЗВО. Також цінною властивістю BPMS для організації навчання в умовах ЗВО є можливість експортувати моделі у вигляді файлів XML .bpmn або імпортувати існуючі моделі для подальшої обробки. Також є можливість експортувати відпрацьовані моделі у форматі графічного файлу, що полегшує їх документування як з виробничими, так і з навчальними цілями [1]. Основними компонентами BPMS OMNITRECKER є [2]: 21

Секція «Інформаційні технології та системи»

IT Service Management Center – засіб для ефективного масштабування та створення високопродуктивних рішень управління ІТ-послугами (ITSM). Він відповідає кращим практикам ITIL і інтегрується в інші допоміжні процеси, що дозволяє управляти складними ІТ-середовищами. Systems Engineering Center – засіб управління процесом розробки програмного забезпечення, який підтримує всі фази процесу розробки інформаційних систем – від управління вимогами до випуску релізу. Project Management Center – засіб управління ІТ проектами, що підтримує всі етапи проекту і істотно полегшує ефективне планування і контроль. Sales Management Center – засіб для управління комерційними проектами. BPMN Engine – засіб автоматизації БП, що контролює їх виконання, інформує співробітників про майбутні завдання, активує зовнішні системи і здійснює безпосереднє виконання автоматизованих завдань. Business Intelligence Desktop – засіб для роботи з бізнес-аналітикою, який має як широкий спектр власних аналітичних інструментів, так і можливості інтеграції з багатьма популярними засобами інших виробників. Такий набір засобів BPMS цілком здатний задовольнити найвибагливіші функціональні вимоги ЗВО. За цих обставин, вирішальними для його використання ЗВО стають технічні, системні та ліцензійні умови. Для локальної установки програмного засобу потрібно ПК або ноутбук з операційною системою Windows з вільними 1 Гб на жорсткому диску і 2 Гб оперативної пам'яті [3]. Ці вимоги уявляються цілком прийнятними для сучасних вищих. Як приклад, наш ЗВО має 11 комп’ютерних класів з 136 настільними комп’ютерами, які об’єднані в одну локальну мережу з більш ніж 20-ма серверами різного призначення. Всі вони відповідають зазначеним вимогам і підключені до швидкісної мережі Інтернет, що дозволяє повноцінно використовувати BPMS у навчальному процесі. Висновок. BPMS OMNITREACKER має весь необхідний функціонал для розв’язання задач проектування, аналізу, удосконалення та виконання БП. Її застосування створює можливості для переведення автоматизації виробництв компаній та обслуговування їх клієнтів на якісно вищий рівень. Але при тому ця платформа не є складною для вивчення, розуміння та використання, що дозволить ЗВО здійснювати підготовку майбутніх фахівців на вищому професійному рівні, а роботодавцям – не тільки оновити технології, а і підготувати своїх працівників до змін у функціонуванні компанії на заставах IV промислової революції. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Можливості BPMS OMNITRECKER [Електронний ресурс] /OMNINET Software Solution .- Режим доступу: https://www.omnitracker.com/assets/ files/documents_upload/RU_PF_OMNITRACKER_BPMN_Modeler.pdf. 2. Основні компоненти BPMS OMNITRECKER [Електронний ресурс] // Сайт omnitracker.com – Режим доступу: https://www.omnitracker.com/ru. 3. Вимоги до встановлення BPMS OMNITRECKER [Електронний ресурс] /OMNINET Software Solution .- Режим доступу: https://www.omnitracker.com/assets/ files/documents_upload/RU-OMNITRACKER%20Quick%20Installation% 20Guide.pdf

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 37.01:78:004.85

Довгошия В. В. аспірант, викладач кафедри методики музичного виховання і диригування, Дрогобицький державний педагогічний університет імені Івана Франка

МУЛЬТИМЕДІЙНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ В ЗАГАЛЬНІЙ МУЗИЧНІЙ ОСВІТІ Інформаційне середовище, засоби масової комунікації мають великий вплив на все суспільство. «На зорі людства інформаційне середовище збігалося з ландшафтним. Основним джерелом інформації була природа, від якої повністю залежало життя людей. З розвитком суспільства відбувалося накопичення вторинної, соціальної інформації, яка сьогодні відіграє визначальну роль у розвитку окремої особистості й суспільства в цілому» [3, 50-51]. Засоби масової комунікації фактично контролюють всю культуру, пропускаючи її через свої фільтри, підвищуючи цінність одного мистецького явища, знецінюють інше, поляризують таким чином усе поле культури. Сучасному вчителю все складніше й складніше бачити себе в освітньому процесі без допомоги комп’ютера. Георгій Осипович Аствацатуров – керівник науково-дослідного центру впровадження інформаційно-освітніх технологій вважає, що на сьогодні основна маса вчителів ще не готова сприймати інформаційні технології як нову, невід’ємну частину людського життя, що має значення не тільки для виробництва, а й для соціальної сфери. Незважаючи на заходи, що приймаються, більшість педагогів залишаються комп’ютерно безграмотними. Психологи кажуть навіть про так званий «комп’ютерний страх» дорослого. На відміну від дитини, якій освоєння «електроніки» дається в основному досить легко, дорослий, у тому числі й учитель, при навчанні боїться припуститись помилки, часто шукає виправдання у своїх перших невдачах. Г.Аствацатуров зауважує: «…Що ми вкладаємо в поняття інформаційно-педагогічної технології, інформаційний підхід до навчання? Чи обов’язково вирішальне значення ПК і програмного забезпечення? Може тут важливіші підходи в отриманні та обробці інформації? Навчити дітей самостійно добувати знання в перенасиченому інформаційному середовищі…Подивіться який інформаційний обвал в школі! Величезні обсяги, які не в змозі переварити не те щоб діти, а й вчителі. Причому не тільки знань, але і безліч бездарних директив, інструкцій, наказів, безглуздих конкурсів та ін. Чиновники Міністерства строчать їх і майже щодня відправляють в регіони. Там не замислюючись про цінності вказівок додають свої (причому теж в незліченній кількості...). Ну а про глибокі провінції і говорити нічого. Немає часу задуматися, переварити, виконати і т.д. Яке вже там творчість! Коли ж ми зрозуміємо, що нова залізна завіса нам не допоможе. Справа в нас самих!» [1]. У сучасній методиці вже наявні різні види розробок, які рекомендовано до впровадження у процесі вивчення музичного мистецтва у школі. Найбільш зручним засобом для створення уроків з мультимедійним супроводом є програма Microsoft Power Point (програма для створення та демонстрації презентацій). Особливо зручною вона є під час подання нового матеріалу. Програма Microsoft Power Point дає можливість використовувати на уроці карти, малюнки, портрети діячів мистецтва, відеофрагменти, діаграми, музичні фрагменти. Широко на уроках мистецтва можуть використовуватися презентації. Даний вид 23

Секція «Інформаційні технології та системи»

діяльності дає можливість вчителеві й учневі проявити творчість, індивідуальність, уникнути формального підходу до проведення уроків. Презентації ефективно використовуються на різних етапах уроку, зорове сприйняття об’єктів учнями дозволяє швидше і глибше сприймати поданий матеріал. Використання слайдів при поясненні нового матеріалу дає можливість застосовувати анімацію, яка допомагає вчителеві поетапно викладати навчальний матеріал. Виділення об’єктів, пересування їх слайдами акцентує увагу учнів на головному в матеріалі. Значну допомогу і учням, і вчителям надають ресурси мережі Інтернет. Її використання дає можливість швидко знаходити й використовувати додаткову інформацію при підготовці до уроку. Зацікавлення в дітей викликає можливість взяти участь у зазначеному процесі. Мета такої роботи з учнями полягає в наступному: простежити, у який спосіб мережа може сприяти розвитку дитячої уяви, бажання знаходити й насолоджуватися музичними та художніми творами. Завдання для пошуку в Інтернеті можуть бути такими: прочитання статей, текстів, перегляд художніх творів, прослуховування музичних фрагментів, створення відео і фонотеки. Для навчального процесу особливий інтерес становлять ігрові музичні програми, дуже різноманітні за значенням, структурою і формою. Наприклад, програма з ігровими елементами «Cartoon Classics» (Класична музика з мультфільмів), яка пропонує учням за допомогою героїв мультфільмів і звучання музики, назвати мультфільм і автора музики. Це – «Вальс квітів» П.І.Чайковського, «Угорська рапсодія» Ф. Ліста, арія Фігаро В.А. Моцарта та ін. Такі програми допомагають активізувати увагу учнів, більше прослуховувати різної музики, орієнтуватися в епохах, стилях; а ігровий елемент, який присутній у програмі, дозволяє зробити її цікавою та інтригуючою. Існуючі програми, які можна використовувати для уроків музичного, образотворчого мистецтва, художньої культури в загальноосвітніх школах можна поділити на групи:− Музичні редактори; − Енциклопедії; − Ігрові програми; − Програми-тести і вікторини; − Комбіновані програми. Список багатьох оперних компаній, представлених в Інтернеті (http://www.metguild.org/links.htm), дає можливість дітям ознайомитися з оперним мистецтвом, насолоджуватися виконанням творів відомими співаками, вивчити репертуар театрів. Так, на Web-сайтах Метрополітен опери (Америка) (http://www.metopera.org) або театру Ла Скала (Італія) Teatro alla Scala (http://www.lascala.milano.it) можна знайти фотографії зірок опери, копії фрагментів партитур, аудіо/відео записи майстрів оперної сцени. У фойє музею можна познайомитися з унікальними експонатами (наприклад, фортепіано, на якому Джузеппе Верді брав перші уроки музики), розглянути сцену за кулісами. Навчання на уроці за допомогою комп’ютера має як свої певні переваги так і недоліки. Серед недоліків роботи з комп’ютерними програмами відзначають наступні: діалог із програмою позбавлений емоційності і, як правило, одноманітний; програмісти не можуть врахувати особливостей конкретної групи учнів, тут вкрай важлива роль вчителя; не забезпечується розвиток мовної, графічної і писемної культури учнів; серед наявного програмного забезпечення багато неякісного, що не враховує специфіку роботи із школярами, що має багато фактичних або методичних помилок. Програмісти часто просто не враховують змісту шкільних навчальних програм та ін. 24

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Серед переваг є те, що мультимедійні технології підвищують інтерес учнів до предмета, активізують роботу на уроці, сприяють кращому засвоєнню матеріалу Однією з очевидних переваг мультимедійного уроку є посилення наочності. Нагадаємо відому фразу К. Ушинського: «Дитяча природа вимагає наочності. Навчіть дитину яким-небудь п’яти невідомим їй словам і вона буде довго й марно мучитися над ними; але пов’яжіть із картинками двадцять таких слів – і дитина засвоїть їх на льоту. Ви пояснюєте дитині дуже просту думку, і вона вас не розуміє; ви пояснюєте тій же дитині складну картину, і вона вас розуміє швидко... Якщо ви входите у клас, від якого важко добитися слова (а таких класів у нас немало), почніть показувати картинки, і клас заговорить, а головне, заговорить вільно». Інформаційно-комп’ютерні технології, разом із правильно підібраними технологіями навчання, створюють необхідний рівень якості, варіативності, диференціації і індивідуалізації навчання й виховання. І, як результат освоєння галузі «Мистецтво» – розвинена художня уява; здатність до адекватного сприйняття витворів мистецтва за допомогою освоєння мови мистецтва (у тому числі толерантність до різних культур, до так званих «незрозумілих» авторських витворів); сформовані навички художньо-практичної діяльності; здатність аналізувати й синтезувати, уміння узагальнювати й бачити цілісну картину світу в його звуко-пластичних образах [2, 55]. Отже, якісна підготовка школярів не можлива без використання сучасних освітніх технологій, які мають великий як позитивний, так і негативний вплив на соціалізацію молодого покоління. Основне завдання методики використання мультимедіа – формування інформаційного середовища, що забезпечує досягнення педагогічних цілей. ЛІТЕРАТУРА 1. Аствацатуров Г. Информационно-педагогические технологии…Что это? /Г. Аствацатуров [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://pedsovet.intergu.ru/index 2. Казачкова Л. Використання комп’ютерних технологій на уроках мистецьких дисциплін / Л.Казачкова // Таврійський вісник освіти. – 2012. – №2 (38). – С.46−57 3. Смирнов М. Информационная среда и развитие общества / М.Смирнов // Информационное общество. – 2001. – Вып. 5. – С. 50−54.

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 519.816 : 004.33

Долгов М. А. д.т.н, Інститут проблем міцності імені Г. С. Писаренка, НАНУ, м. Київ, Україна

Заїчко К. В. доцент, Державний науково-дослідний інститут МВС України, м. Київ, Україна

ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ НАКОПИЧУВАЧІВ ІНФОРМАЦІЇ МЕТОДАМИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ Нині суспільство для збереження та накопичення даних використовує різноманіття носіїв інформації. Не є винятком так звані машинні носії інформації. Впродовж останніх десятиріч вони стали предметом необхідності, а нові моделі продовжують набувати популярності. Серед них варто відзначити накопичувачі, що отримали найбільше розповсюдження як у складі персонально-обчислювальних машин, переносних комп’ютерів, мобільних пристроїв, так і у вигляді окремих носіїв, на яких проводиться обробка, запис та відповідно збереження інформації. У літературі існує низка класифікацій накопичувачів інформації. Кожний з видів накопичувачів інформації мають різні характеристики. Водночас постає необхідність у порівнянні носіїв інформації, що належать до різних класів. Насамперед нас цікавлять жорсткі накопичувачі (НDD), USB-флеш пам’ять, картки пам’яті (SD) та CD, DVD, BluRay-диски. Метою роботи було знаходження спільних властивостей та порівнювання накопичувачів за характеристиками, використовуючи методи прийняття рішень. На нашу думку, до важливих характеристик слід віднести їх вартість, швидкість запису, ресурс роботи, енерговитратність та максимальний обсяг інформації, яку можна зберегти на носії. Окремі дослідники проводили порівняння характеристик накопичувачів з використанням спеціалізованого програмного забезпечення для тестування швидкостей запису та зчитування інформації. Отримані дані доводять, що в залежності від розмірів пакетів даних інформації буде виникати різниця у загальних показниках швидкодії. Аналізуючи подібні дослідження, можна зробити висновок, що дані, заявлені виробниками (постачальниками), відрізняються від результатів практичних випробувань [1, 2]. В окремих випадках (продавцями) пропонуються дані швидкодії параметрів портів введення/виведення даних. Для проведення порівняння було зібрано дані щодо п’яти характеристик представників різних класів, а також їх окремих видів накопичувачів інформації. Провели ранжування характеристик. Використовуючи метод експертних оцінок, визначимо вагові пріоритети кожної характеристики. Відповідно проранжували з присвоєнням значення від найнижчого – один (1) до максимального – п’ять (5). Розглядаючи такі характеристики, як “Умовна вартість”, “Енерговитратність” віднесли їх до бенефіціарних, оскільки більше значення характеристики відповідає гіршому значенню параметра. Інші характеристики – “Швидкість запису”, “Максимальний об’єм даних” та “Енерговитратність” вважали бенефіціарними, тобто більшому значенню відповідає найкраще значення параметру. У зв’язку з тим, що об’єкти порівняння належать до різних класів напичувачів 26

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

інформації проводили нормування їх характеристик. Для цього використовували метод лінійної нормалізації та формули для бенефіціарних характеристик:

поточне _ значення _ характерис тики  100 максимальн е _ значення _ характерис тики

(1);

і для небенефіціарних характеристик:

мінімальне _ значення _ характерис тики  100 поточне _ значення _ характерис тики

(2)

Вхідні дані щодо ранжування характеристик та значень параметрів накопичувачів наведені у табл. 1. Результати розрахунків індексу ефективності для накопичувачів показані у табл. 2. Таблиця 1. Дані характеристик накопичувачів та значення ранжування МаксиУмована Умовна ва- Швидкість Ресурс мальний енерго-виртість, ГБ запису, (циклів) обсяг даЗначення ранжування тратнісь, Вт (4) МБ/с (3) (2) них,** (1) Гб (5) НDD IDE 0,7 100 100000* 60 500 НDD SATA 0,31 250 100000* 30 1000 SDD SATA 0,24 500 5000 10 1000 USB flash drive 2,0 0,2 8,7 3000 0,1 128 USB flash drive 3,0 0,1 70 5000 0,15 512 CD-диск 0,14 4,8 1 25 0,7 DVD- диск 0,92 8,3 1 25 9,4 BluRAY- диск 0,32 18 1 25 100 Micro SD (SD 1.1) 0,014 3 3000 0,25 2 Micro SD (SDHC) 0,032 20 10000 0,25 32 Micro SD (SDXC) 0,12 80 10000 0,25 128 * жорсткі накопичувачі не обмежені кількістю циклів перезапису даних (значення характеристики прийнято умовно); ** максимальний обсяг даних в рамках визначеної моделі накопичувача. Для проведення процедури порівняння та обрання кращого з представлених накопичувачів інформації використовували один з відомих методів прийняття рішення – метод вагових характеристик. Для використання зазначеного методу провели перетворення характеристик – нормування. Метод вагових характеристик дозволяє провести ранжування даних на основі показників ефективності. 27

Секція «Інформаційні технології та системи»

Таблиця 2. Значення індексу ефективності Вид накопичувача НDD IDE НDD SATA SDD SATA USB flash drive 2,0 USB flash drive 3,0 CD-диск DVD- диск BluRAY- диск Micro SD (SD 1.1) Micro SD (SDHC) Micro SD (SDXC)

Індекс ефективності 518,2 868,4 834,3 203,2 430,7 43,6 16,2 70,7 448,8 263,0 410,7

Після нормування та ранжування характеристик, визначили індекс ефективності з використанням методу вагових характеристик. Для цього використовували формулу:

n=5

γ =  Υ i αi

де Yi= i –1значення i-ої характеристики; i – ваговий коефіцієнт i-ої характеристики; n – загальна кількість характеристик. (3) За результатами порівняльного аналізу зроблено висновок, що найкращим є накопичувач НDD SATA з найбільшим індексом ефективності (868,4). На другому місці перебуває накопичувач з технологією SSD. Неочікуване розподілення серед накопичувачів типу Micro SD старого стандарту, що пояснюється винятково ваговими коефіцієнтами щодо характеристики вартості. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Климкина А. А. Выбор модели SSD-накопителя на основе алгоритма нечёткого вивода / А. А. Климкина, А. О. Валиева, С. В. Логашев, А. Д. Хомоненко // Интеллектуальные технологии на транспорте. – 2017. – № 3. – С. 32 – 37. 2. Петров В. В. Носії довготермінового зберігання даних / В. В. Петров, А. А. Крючин, Є. В. Беляк, О. В. Шиховець // Реєстрація, зберігання і обробка даних. – 2018. – Т. 20, № 3. – С. 3 – 12.

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

UDC 004.05:658.51

Dorenskyi O. PhD in Information Technology, Associate Professor of Cybersecurity and Software Academic Department, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine

MODEL OF THE TEAM OF IT PROJECT PERFORMERS TO RESEARCH ITS PROPERTIES AND CHARACTERISTICS ІТ Industry in Ukraine is developing rapidly. Thus inalienable part of information technologies are software [1]. Their realization comes true by the commands of performers of ІТ project, this is why reason inalienable is a process of management software development, that owns a vagueness. Thus, it is necessary to execute the synthesis of model of command of performers of ІТ project. The solution of the formulated problem will allow to investigate roperties and characteristics of the command. The got results it can draw on in particular for the reasonable choice of methodology of management of software development. The achievement of the set forth aim of work is possible by means of representation of command of performers of ІТ-project as a system (social organization), and also her formalization on the basis of settheoretic approach [2]: S  M S , LS , KS  , where M S – the subclass of plural of elements of the system S , LS – a subclass of sets that are formed as a result of division S into subelements; K S – a subclass of such sets in which the system S itself is included as an element. The team of IT executives is a complex developing system. Thus in accordance with [3] the obtained set-theoretical model has the following properties and characteristic features: uniqueness and unpredictability of system behavior in specific conditions; the ability to adapt to changing environmental conditions, external and internal obstacles; fundamental non-equilibrium; the ability to counteract entropy tendencies and show negentropy tendencies; nonstationarity of individual parameters, stochasticity of behavior; the ability and desire for integrity; the ability to produce options of behavior and change own structure, reach a new level of equifinality, saving the integrity and basic properties; the ambiguity in the use of concepts. In-process on the basis of model of command of performers of ІТ project her properties are got. Them it maybe to use as criteria of choice of methodology of management development of programmatic foods by an expert evaluation. REFERENCES 1. Dorenskyi O. P. Information Model of the Choice of the Methodology for Managing the Life Cycle of Software for Infotelecommunication Systems / O. P. Dorenskyi // Modern Information and Telecommunication Technologies. – K.: State University of Telecommunications, 2015. – P. 114-116. [in Ukrainian]. 2. Kovalenko I. I. Introduction to System Analysis: Teaching. manual / Kovalenko I.I., Bydyuk P.I., Gozhii O.P. – Mykolaiv: MSUU, 2004 – 148 pp. [in Ukrainian]. 3. Denisov A. A. Modern problems of system analysis / A. A. Denisov. – SPb .: Polytechnic University, 2009. – 304 p. [in Russian].

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004

Завгородня Г.А. ст. викл. кафедри інформаційних технологій

Завгородній В.В. к.т.н., доцент кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

МЕТОДИ ОЦІНКИ НАДІЙНОСТІ ЛЮДИНО-МАШИННОЇ СИСТЕМИ Конструктор, розробляючи апарати, відповідає за забезпечення всіх необхідних характеристик, включаючи надійність. При цьому розробка конструкції, вибір форми, кольору, умов експлуатації, оптимальних умов обслуговування, управління мають вестися з урахуванням людських можливостей і обмежень. Роль людського фактору в зниженні надійності дуже висока. Частота відмов з вини людини коливається від 20 до 80%: 𝑉с (𝑡) = 𝑉л (𝑡) ∙ 𝑉м (𝑡) де Vс - показник надійності всієї системи; Vл - показник надійності людини; Vм показник надійності машини. Надійність людини при проектуванні машини має бути також врахована, як і надійність машини. Між надійністю і інженерною психологією як областями науки існує природний зв'язок. Обидві області пов'язані з прогнозуванням і поліпшенням характеристик систем, але діють вони різними способами і засобами. Спеціаліст з надійності змінює конструкцію, матеріал, схему, знижує навантаження. Спеціаліст з інженерної психології впливає на ті технічні фактори, які впливають на можливості оператора: рівень шуму, освітленість, рівень впливу навколишнього середовища і т.д. Функціонування технічної системи і людини принципово відрізняється. Людина більш складна система, ніж будь-яка машина, їй властива менша стабільність, на її роботу впливає більше число чинників. Надійність оператора може бути розрахована як елемент технічної системи шляхом використання вхідних і вихідних параметрів. Поведінку людини можна характеризувати комбінацією трьох параметрів: вхідного сигналу (S), внутрішньої реакції (R), відгуку на виході (O). Спрощену математичну модель поведінки людини представимо в наступному вигляді: C → P → R → M де C - зміна навколишніх умов, які сприймаються оператором (наприклад, загоряння сигнальної лампи); P - сприйняття і обробка фізичного сигналу (запам'ятовування, обдумування і т.д.); R - дія, обумовлена внутрішньою реакцією людини на сигнал (наприклад, мова, натискання кнопки); M - зміна в машині (системі), викликана дією оператора. Складність полягає в тому, що поведінка людини визначається дією багатьох ланцюгів C → P → R, переплетених між собою. Людина припускається помилки, коли який-небудь елемент ланцюга виявляється несправним. Наприклад:  фізичні зміни навколишніх умов не сприймаються як сигнал C;  сигнали невиразні;  сигнал прийнятий, але неправильно зрозумілий;  сигнал прийнятий, зрозумілий, але правильний відгук невідомий оператору; 30

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

 правильний відгук знаходиться, за межами можливостей людини;  відгук виконується неправильно, не в необхідній послідовності. Стосовно конструювання апаратури це означає наступне: щоб оператор міг відгукнутися відповідним чином, сигнали повинні сприйматися оператором і вимагати відгуку, який оператор здатний здійснити. Характеристики апаратури повинні бути пристосовані до можливостей оператора, повинні враховувати обмеження, що накладаються зростом людини, її вагою, часовою реакцією на сигнал. Для чіткої роботи системи, оператор повинен отримати підтвердження про наслідки відгуку по каналах зворотного зв'язку. Не маючи можливості бачити результати своєї діяльності, оператор не може бути впевнений в їх правильності, його реакція буде характеризуватися великою мінливістю. Для конструктора це означає, що апаратура повинна забезпечувати оператора вхідними сигналами, і сигналами, що передаються по каналу зворотного зв'язку. Конструктор повинен передбачити засоби для введення інформації оператору без перевантаження каналів його сприйняття. Завдання автоматизації треба вирішувати на основі аналізу розподілу функцій між людиною і машиною. Питання, чи вибрати автоматичний варіант, використовувати оператора або вибрати проміжний варіант, вирішується на основі порівняння характеристик надійності машини і оператора. Однозначного рішення немає. Наявність оператора є бажаною, якщо в процесі можуть статися несподівані події, тому що тільки людина має гнучкість необхідну для прийняття необхідного рішення, пов'язаного з несподіваними подіями. На етапі проектування проводиться оцінка надійності людини, машини і системи людина-машина в цілому. В якості керівництва при виборі конкретного типу органу управління індикаторів і т.д. використовуються експериментальні дані з надійності. Кожен орган управління і індикатор має кінцеве число розмірних параметрів, кожен з яких пов'язаний з оцінкою надійності. Необхідно ураховувати, що надійність усного розпорядження чи виконання запису дорівнює 0,9998. Надійність розумових операцій (прийняття рішення) дорівнює 0,999. Різний набір параметрів гарантує різну надійність роботи людини. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Завгородня Г.А. Метод кількісної оцінки ризику технічних систем / Г.А. Завгородня, В.В. Завгородній // Збірник наукових праць Державного університету інфраструктури та технологій Міністерства освіти і науки України: Серія «Транспортні системи і технології». – Вип. 32-33. – К.: ДУІТ, 2018. – С. 87-95. DOI: https://doi.org/10.32703/2617-9040-2018-32-2-87-95 2. Отрох С.І. Аналіз взаємозв‘язку збитку з ризиком при виникненні техногенних аварій в концепції прийнятного ризику / С.І. Отрох, В.В. Завгородній, Г.А. Завгородня // Телекомунікаційні та інформаційні технології. – 2018. №2 (59). – С. 117-123. DOI: 10.31673/2412-4338-2018-0-2-117-123

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004

Завгородній В.В. к.т.н., доцент кафедри інформаційних технологій

Завгородня Г.А. ст. викл. кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

ОРГАНІЗАЦІЯ ЄДИНОГО ІНФОРМАЦІЙНОГО ПРОСТОРУ ДЛЯ ВЗАЄМОДІЇ СИСТЕМ ДИСТАНЦІЙНОГО НАВЧАННЯ В якості одного з можливих способів подолання труднощів традиційної освіти може бути запропоновано створення і застосування єдиного інформаційного освітнього простору [1]. Під єдиним інформаційним освітнім простором будемо розуміти інтеграцію освітніх web-порталів навчальних закладів усієї України. В ідеальному випадку використання освітніх web-порталів в якості віртуального інструментарію освіти створить умови для [2]:  отримання знань без відриву від місця проживання та в процесі виробничої діяльності;  широкого доступу до національних і світових інформаційних ресурсів;  організації процесу самоосвіти найбільш ефективним чином і отримання для цього всіх необхідних ресурсів і засобів;  істотного розширення кола людей, для яких доступні всі види освітніх ресурсів без вікових обмежень. Ефективність використання інформаційного освітнього простору може бути отримана за рахунок реалізації функцій двох видів: змістовної і формальної. Змістовна функція повинна забезпечити досягнення мети навчання, а саме:  отримання теоретичних знань з обраної дисципліни в рамках обраного напрямку навчання;  практичне освоєння запропонованого матеріалу;  здійснення самоконтролю студентами;  проведення координованого контролю отриманих знань студентів з боку викладача. Формальна функція повинна гарантувати ефективну організацію дистанційної освітньої діяльності з можливістю [2]:  розширення мережевих кордонів інформаційного освітнього простору за рахунок залучення нових освітніх закладів, педагогічного персоналу, зацікавлених підприємств-роботодавців тощо;  розширення інформаційного ресурсу освітніх web-порталів шляхом додавання нових напрямів навчання, нормативних навчальних планів, нових варіативних дисциплін, додавання методичних матеріалів, контрольних запитань, тестових завдань;  впровадження мультимедійних, комунікаційних та інноваційних технологій, методів і підходів навчання. У рамках кожного навчального закладу реалізується освітній web-портал, який інтегрується до загального інформаційного освітнього простору України. Під освітнім 32

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

web-порталом будемо розуміти web-сайт в комп'ютерній мережі, який надає користувачеві різні інтерактивні сервіси з метою отримання нових знань [3]. Інформаційний простір, в рамках якого формуються корпоративні знання університету – це сукупність [2]:  інформаційних ресурсів різної спрямованості, які рухаються від джерела до споживача даних;  організаційної структури, що забезпечує функціонування інформаційного простору;  середовища інформаційної взаємодії, що включає інформаційні технології та програмно-технічні засоби. Формування єдиного інформаційного простору університету дозволяє [1]:  об'єднати інформаційні системи підрозділів;  уникнути надмірності даних при зборі первинної інформації;  уникнути дублювання операцій обробки даних;  поліпшити обмін інформацією в цілому;  подолати проблеми взаємодії розподілених джерел інформації та знань;  забезпечити доступ споживачів знань до інформаційних ресурсів університету;  підвищити ефективність управління інформаційними ресурсами і знаннями в цілому. Для системи дистанційного навчання єдиний інформаційний простір можна характеризувати наступними параметрами:  види інформаційних ресурсів, якими можуть обмінюватися об'єкти системи;  кількість інформаційних об’єктів, які взаємодіють в системі дистанційного навчання;  територія, на якій розташовані інформаційні об’єкти, охоплені єдиним інформаційним простором;  правила організації обміну інформаційних ресурсів між інформаційними об’єктами;  швидкість обміну інформаційних ресурсів між інформаційними об’єктами;  типи каналів обміну інформаційних ресурсів між інформаційними об’єктами. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Merrill, А. Distance learning: Making connections across virtual space and time. The book. Upper Saddle River, N.J. 2001. – 253 c. 2. Завгородній В.В., Ялова К.М. Концепція створення єдиного інформаційного освітнього простору України на прикладі дистанційного навчання IT-студентів //Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. – 2014. – №. 2. – С. 112-118. 3. Fisher, A., Exley, K. Using Technology to Support Learning and Teaching. The book. Dragos Ciobanu Routledge – 2014 – 238 p.

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 32:351.745.5+378.16

Ігнатушко Ю.І. кандидат юридичних наук, старший викладач кафедри інформаційних технологій та кібербезпеки Національної академії внутрішніх справ, м. Київ, Україна

ОРГАНІЗАЦІЙНІ ОСОБЛИВОСТІ ВИЛУЧЕННЯ КОМП’ЮТЕРНОЇ ІНФОРМАЦІЇЇ Організація та проведення слідчого огляду у справах про злочини, які пов’язані з використанням неліцензійних комп’ютерних програм та незаконного контенту відрізняються від слідчого огляду при розслідуванні традиційних злочинів. Це обумовлено не тільки небезпекою навмисного знищення інформації, яка має доказове значення, з боку ще не виявлених учасників злочину, інших зацікавлених осіб, але й необережним поводженням слідчого та інших членів слідчо-оперативної групи, які можуть зашкодити інформації, знищити сліди в результаті неправильного, некваліфікованого поводження з програмно-апаратними засобами. Однією з найважливіших умов проведення огляду є суворе дотримання встановлених правил поводження з комп'ютерною технікою і носіями інформації, технічно грамотне проведення пошуку програмного забезпечення. Особливості підготовчого етапу проведення огляду: 1) Забезпечення охорони місця проведення огляду (відмова від допомоги осіб з числа співробітників організації, блокування й охорона приміщень та працівників перевіряємої установи тощо); 2) Одержання інформації про комп'ютерну систему, яка підлягає огляду (комп'ютер, робоча станція, сервер; вид (тип) програмного забезпечення, що використовується), в т.ч.: - програмного забезпечення, носіїв інформації, які необхідно вилучати; - кількості та розташування приміщень, наявності мережі в місці, де має бути проведено огляд; 3) Запрошення спеціалістів – експертів з комп’ютерно-технічної експертизи фахівців з експлуатації програмних засобів, фахівців зі створення комп’ютерних програм, інженерів з технічної експлуатації і ремонту комп’ютерів. 4) Запрошення понятих (в якості понятих слід запрошувати людей, які розуміються на комп'ютерній техніці); 5) Підготовки відповідної комп'ютерної техніки, яка буде використовуватися для зчитування та збереження вилученої інформації; 6) Проведення інструктажу членів слідчо-оперативної групи (при цьому особливу увагу приділити їх діям під час огляду); 7) Стеження за поведінкою всіх осіб, які знаходяться в приміщенні, де проводиться огляд; 8) Виявлення особливої обережності при поводженні з комп'ютерною технікою, створення умов спеціалісту для роботи з нею. Особливість початкового етапу огляду полягає в тому, що на цьому етапі проводяться наступні дії: 34

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі



перевірка ефективності блокування та охорони приміщень, виведення сторонніх осіб;  з'ясування кількості приміщень з комп'ютерною технікою, розташування і розподіл її в різних приміщеннях;  планування огляду (визначення послідовності і порядку власних дій та дій учасників огляду). Після прибуття на місце події слідчо-оперативна група має вжити заходів щодо охорони місця події та забезпечення збереження інформації на комп'ютерах і периферійних запам'ятовуючих пристроях (ПЗП). Перший етап огляду місця події включає наступні дії:  визначення місцезнаходження серверів;  локалізація комп'ютерної техніки та заборона доступу до неї працівником фірми;  заборона вимикати електропостачання комп'ютерної техніки;  якщо на момент огляду місця події електропостачання об'єкта вимкнено, то до його відновлення потрібно вимкнути з електромережі всю комп'ютерну техніку, котра перебуває в приміщенні, яке оглядають;  не здійснювати ніяких маніпуляцій із засобами комп'ютерної техніки, якщо їх результат заздалегідь невідомий;  за наявності в приміщенні, де перебуває комп'ютерна техніка, небезпечних речовин, матеріалів чи обладнання (електромагнітних, вибухових, токсичних тощо) видалити їх в інше місце. Другий етап. Безпосередній огляд місця події і вилучення речових доказів проводять із врахуванням:  можливості спроби з боку персоналу пошкодити комп'ютерну техніку з метою знищення інформації, якщо до скоєння злочину причетні працівники цього об'єкта;  наявності в комп'ютерній техніці спеціальних засобів захисту від несанкціонованого доступу, які, не отримавши у встановлений час спеціального коду, автоматично знищать всю інформацію;  наявності в комп'ютерній техніці інших засобів захисту від несанкціонованого доступу. При обшуках і виїмках, пов'язаних із вилученням комп’ютерної техніки та носіїв інформації, виникає низка загальних проблем, пов'язаних зі специфікою технічних засобів, що вилучаються. Зокрема, необхідно передбачати: заходи безпеки, яких вживають злочинці з метою знищення речових доказів:  використання спеціального обладнання, яке в критичних випадках утворює сильне магнітне поле, що стирає магнітні записи;  включення до складу програмного забезпечення машини програми, яка примусить комп'ютер періодично вимагати пароль, і якщо протягом декількох секунд правильний пароль не введений, дані в комп'ютері автоматично знищуються;  встановлення прихованих команд, що знищують або архівують з паролями 35

Секція «Інформаційні технології та системи»

важливі дані, якщо деякі процедури запуску машини не супроводжуються спеціальними діями, відомими тільки їм. Проведене нами дослідження підтверджує необхідність подальшого продовження науково-емпіричної роботи в області вилучення комп'ютерної інформації, оскільки технічні характеристики комп'ютерних систем, постійно змінюються. Сучасна практика вилучення комп'ютерної інформації пред'являє більш високі вимоги до рівня професійної підготовки співробітників органів Національної поліції. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ: 1. Про інформацію: Закон України (із змінами, внесеними згідно із Законами 2000-2017 років) // Відомості Верховної Ради України. – 1992. – № 48. – ст. 650. 2. Про Національну поліцію: Закон України // Відомості Верховної Ради України. – 2015. – № 40-41. – ст. 379. 3. Кудінов В. А. Інформаційні технології в діяльності Національної поліції [Текст]: [навч. посіб.] / [Кудінов В. А., Пакриш О. Є., Орлов Ю. Ю.] – К.: Нац. акад. внутр. справ, 2017. – 100 с. ІНТЕРНЕТ-РЕСУРСИ 1. Журнал “Правова інформатика”. – Режим доступу: http://www.bod.kiev.ua/jurnal/ index.htm 2. Сайти з законодавства: – Режим доступу: http://portal.rada.gov.ua; http://www.nau.kiev.ua 3. Сайт Міністерства внутрішніх справ України: – Режим доступу: http://mvs.gov.ua 4. Сайт Національної академії внутрішніх справ: – Режим доступу: http://www.naiau.kiev.ua

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 004.3/005.6

Ізвеков М. Є. К.с-г.н., доцент кафедри інформаційних систем, проектування та технологій у тваринництві, Харківська державна зооветеринарна академія, м. Харків, Україна

КОНЦЕПЦІЇ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ Функціональна ізольованість окремих підрозділів виробництва, навіть при наявності висококваліфікованого персоналу, може гальмувати підвищення ефективності всієї системи в цілому. Тому однією з надважливих умов успішного функціонування всього виробництва в цілому є наявність такої системи інформації, яка дозволяє об’єднати всю діяльність підприємства та здійснювати керування нею орієнтуючись на загальні інтереси. Однією з перших систем підтримки прийняття рішень вважають обсягове -календарне планування (Master Planning Scheduling, або MPS). Обсягове - календарний план являє собою список обсягів виробництва та потрібних для цього ресурсів на кожен запланований виріб для кожного періоду планування. Для цього формується план робіт з розподіленням по календарним періодам. Фінансові результати діяльності підприємства також оцінюють за періодами планування, або, що більш звично фінансовими періодами. В умовах загострення конкуренції оптимізувати виробництво та удосконалити його технологію можливо за рахунок зменшення часу на проходження виробів та запасів у цехах та на складах [1]. Проблему формування заказів на комплектуючи вироби покликана вирішити нова методика планування виробництва, яка одержала назву планування виробничих ресурсів (Manufacture Resourse Planning) або MRP. Виходячи з цього планується поповнення запасів сировини (необхідних матеріалів, комплектуючих та т.ін.), виробництва та реалізації готової продукції. Але при плануванні потреб у сировині та матеріалах у MRP системах не враховувалися виробничі можливості підприємства, повнота або навпаки нерівномірність їх завантаження, використання робітничих ресурсів. Тому виникла наступна концепція MRP – MRPII яка враховувала основні вимоги до виробничих ресурсів. Основна сутність MPRII складається з формування потоків сировини (матеріалів), комплектуючих, та готових виробів. Ця концепція полягає в тому, що прогнозування, планування, контроль виробництва здійснюється на протязі всього життєвого шляху продукції, починаючи від закупівлі сировини та закінчуючи відвантаженням продукції споживачу [2]. Планування ресурсів підприємства (Enterprise Resourse Planning – EPR), означає керування всіма ресурсами територіально розподіленого підприємства, які можна представити у вигляді горизонтальних функціональних субсистем в закупівлі, виробництві та збуті. В свою чергу в рамках кожної з субсистем знаходяться структурні елементи функціонального характеру – складське господарство, транспортування, виробництво, послуги, інформаційне забезпечення. Тому іноді EPR також називають «Плануванням ресурсів в масштабі підприємства», (Enterprise-wide Resourse Planning). Основою ERP є принцип створення суспільної бази даних (repositopy), яка зберігає всю оперативну інформацію, яка може бути накопичена підприємством у ре37

Секція «Інформаційні технології та системи»

зультаті господарської діяльності, а саме: аналітичну, кадрову, фінансову, нормативну та іншу. Завдяки створенню загального сховища, усувається необхідність в постійному передаванні даних від однієї системи до другої, а це дозволяє організувати одночасний доступ до неї для всіх користувачів, які мають відповідні повноваження. Головною особливістю інформаційної системи, яка побудована за принципами ERP, та яка дозволяє суттєво відрізнити її від інших моделей ІС, є інформаційне відтворення функціонування підприємства. За алгоритмом використання програми необхідно спочатку ввести первісну документацію (накладні, рахунки, платіжні документи). Завдяки цьому вже на цьому етапі з’являється можливість одержати звіти, які адекватно характеризують поточну діяльність підприємства та забезпечують будьяку необхідну ступінь деталізації. На основі поточної інформації формується весь бухгалтерський облік (балансова, обігова-сальдова відомості, книга проведень). Виконання цього етапу дозволяє за допомогою звітів одержати інформацію про діяльність підприємства вже у відповідних фінансових термінах. Використовуючи цю інформацію можна побудувати аналіз господарської та фінансової діяльності за різними показниками, будувати прогнози та планувати діяльність. У теперішній час модель ERP є фактичним стандартом серед сучасних ІСКП, оскільки планування ресурсів дозволило скоротити час випуску продукції, зменшити рівень товарно-матеріальних запасів, а також покращити зворотній зв’язок з споживачем при одночасному скороченні адміністративного апарату. Галузь інформаційних систем керування виробництвом безперервно пристосовується до покликів сучасності, тому основними напрямками ії удосконалення є підтримка оперативного прийняття рішень у складних економічних умовах, можливість створення продукції у відповідності до поточних вимог споживачів, оперативне реагування на зміну зв’язків між поставниками, виробниками та споживачами. Тільки виконання цих умов дозволить сучасному підприємству витримати загострення конкурентної боротьби. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Логистика: Учеб. Пособие/ Под ред. Б.А.Аникина.- М.: ИНФРА-М, 1999.- C 61. 2. Треппер Ч. Управление проектами ERP – ключ к успеху их реализации. - М.: Планета КИС, 2000.- C 52

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

UDK 004.91

Karpenko O. Doctor of science in economics, Professor, Head of department of management and public administration, State University of Infrastructure and Technologies, Kyiv, Ukraine

Tarnovska I. Ph.D. in economics, Associate professor of department of management and public administration, State University of Infrastructure and Technologies, Kyiv, Ukraine

Tarnovskiy E. master's student of speciality "Engineering of software", State University of Infrastructure and Technologies, Kyiv, Ukraine

EFFICIENCY OF THE DOCUMENT CIRCULATION SYSTEM AUTOMATION AT A HIGHER EDUCATION INSTITUTION The organization of work of a modern higher education institution requires constant paperwork (processing of a large number of documents), which, in turn, leads to significant time expenditures on processing the same type of information and performing routine processes. This raises the challenge of document circulation system automation of a higher education institution [1]. To search for and obtain the necessary information, develop curricula and working curricula, count the necessary elements (the number of hours of students' individual work and classroom studies, etc.) independently, a lot of effort and time is always spent. To avoid such problems, as well as for convenience, it is proposed to create an integrated document circulation system of the department, which will contain a database, a system of its population, and a system of formation reports and curricular documents. The development began with the creation of a system for the formation of the basic document that determines the educational activities of the department – the curriculum. In turn, the scientific component is related to the educational one by common tables, such as lecturer and student data. That is why, at this stage, the development of the system can be divided into two parts [2]: 1. Creation of a database structure and population of the database with basic information. 2. Development of software that would allow obtaining reporting curricular documentation in the required format on the basis of data from a single database. Since the departments that teach subjects and provide the information necessary for the formation of the academic load are dispersed among the institutes of the university, it is convenient to use network technologies and Internet resources to simplify and accelerate the process of data exchange between the departments and the directorate [3]. The system provides for the formation of academic load distribution of the department in the form of standardized document templates – teaching load. The automated system includes two modes of operation (user mode and administrator mode) and performs the mutually coordinated management of system processes of their implementation. The database engine provides rapid processing of the input information flow, implements the update of information resources and the data retrieval from a normalized database [4]. 39

Секція «Інформаційні технології та системи»

The method of automated distribution of the academic load of subjects is based on the implementation of the developed models of the automated system to meet the requirements of the Bologna process concerning compulsory taking into account of the student's free choice in the process of forming the academic load of blocks of subjects [5]. The user mode support module implements the method of automated generation of the academic load of the department, providing compliance with the requirements put forward to the creation of the ultimate form of teaching load [6]. The user menu (the head of the laboratory of the department) contains four main items: "General information", "Lecturers", "Filling the teaching load" and "Formation of the teaching load". The graphical user interface of the mode simplifies the system administration, implements administrative solutions, provides support for the identification functions and automated generation of system messages for certain users about changes in their identification characteristics. The administrator also has the right to change the dataware of the database tables of the system. The main task of the document management system of the department is to store the information necessary to generate reports and forms needed for the functioning of the department. The existing database was created on a relational data model using the MySQL database management system [7]. In this study, a high-performance DBMS – MySQL, created by Sun Microsystems Company and distributed under the GNU General Public License is used [8]. The main element of the database is a table. In a relational database, the concept of "table" is not strict and usually means not "relation" as an abstract concept, but a visual representation of the relation on paper or screen. The document circulation system is logically divided into two types of composite tables: data dictionaries (static tables) and entities (main database tables that contain dynamic information). So, data dictionaries are filled only once, and then, if necessary, the information is modified according to the changes. Entities are the main tables that will be worked with. These tables should be filled as often as a curriculum or other key documents are changed. In practice, these tables will be filled more often, because curricula are changed almost every year. The basis of the developed document circulation system is a database, because its architecture provides an opportunity to store information in a form, in which it will be most accessible and convenient for the report generation of the department, including the calculation of teaching load of lecturers. Software for the formation of teaching load is created with the help of the JAVA language, using the capabilities of the JXLS – Java API library for Microsoft documents [9]. Practical testing of the developed program module "Academic Load Distribution" on the example of the Department of Management and public administration of the State University of Infrastructure and Technologies has allowed to determine the main effects of its application: - significant simplification of the work of the person responsible for academic load distribution; - saving of working time with the further implementation of repetitive iterations; - reduction of the probability of errors in the automated formation of documents; - the ability to quickly and conveniently access data, generate reports, conduct counting; 40

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

4. 5.

6. 7.

- providing remote access to the system and simultaneous operation of several users; - prevention of the subjective approach in academic load distribution. LIST OF THE USED SOURCES Ткачук Г. І. Виконання електронної системи документообігу у ВНЗ / Г. І. Ткачук, С. А. Письмо // Магістратура в умовах євроінтеграційних процесів вищої школи. - Житомир: ЖДУ, 2014. - с. 254. Електронний документообіг: сучасні тенденції та проблеми провадження [Electronic resource]. - Access mode: http://www.rusnauka.com/ 34_VPEK_2012/ Philologia/7_121024.doc.htm Удосконалення корпоративних інформаційних систем [Electronic resource]. Access mode: http://ukrbukva.net/page,8,69376–Sovershenstvovanie– korporativnyh–informacionnyh–sistem.html Сучасний електронний документообіг [Electronic resource]. - Access mode: http://uchenik–ua.com/akts/851/index.html Ринок ПЗ: Огляд систем електронного документообігу [Electronic resource]. Access mode: http://alls.in.ua/12545–rinok–pz–oglyad–sistem–elektronnogo– dokumentoobigu.html Документообіг в навчальному підрозділі ВНЗ [Electronic resource]. - Access mode: http://referaty.net.ua/referaty/referat_62053.html Системы електронного документооборота. Пакет прикладних программ Documentum [Electronic resource]. - Access mode: http://bibliofond.ru/view.aspx?id=62051#1 Досвід організації електронного документообігу у вузах [Electronic resource]. Access mode: http://dok.ucoz.com/publ/dosvid_organizaciji_elektronnogo_dokumentoobigu_u_vu zakh_priklad_evropejskogo_universitetu/1–1–0–24 Гольцман В.І.«My SQL 5.0. Библиотека программиста» / Гольцман В.І. – К.: «Питер», 2010. – 253 с.

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 656.13

Кононенко Т.В. здобувач кафедри менеджменту, публічного управління та адміністрування, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

КЛЮЧОВІ ПЕРЕВАГИ ВПРОВАДЖЕННЯ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦІЇ РОБОТИ АВТОПАРКУ ПІДПРИЄМСТВА Вступ. Конкурентні умови, в яких працюють підприємства, що використовують у своїй господарській діяльності автотранспорт, вимагають від них застосування нових підходів до логістичного управління і, насамперед, створення інформаційної інфраструктури, яка дозволить організувати збір, систематизацію, передачу і використання інформації, необхідної всім учасникам мережі. Постановка проблеми. Сьогодні практично неможливо забезпечити належну якість, оперативність та ефективність прийняття управлінських рішень без застосування спеціалізованих інформаційних систем і програмних комплексів, тому одним з головних напрямів розвитку автомобільно-транспортних систем має стати розробка й активне впровадження в практику підприємств сучасних інформаційно-комунікаційних технологій. Виклад основного матеріалу. Ефективне управління наявним автопарком підприємства є ключовим фактором для досягнення підприємством високих економічних та експлуатаційних показників. Управління корпоративним автомобільним парком, на перший погляд, може здаватися простою і рутинною діяльністю. Проте, при більш детальному вивченні проблематики, стає очевидним, що мова йде про значний обсяг як виробничих завдань, так і фінансових витрат. Найпоширенішою помилкою більшості фірм і організацій є те, що утримання автопарку розглядається лише з точки зору «необхідних виробничих витрат». Тому, як правило, топ-менеджери приділяють цій темі дуже мало уваги. На практиці це виглядає як спроба мінімізувати первинні витрати, не беручи до уваги майбутні витрати, що пов’язані з правильною експлуатацією автомобільного транспорту. Слід розуміти, що організація роботи корпоративного автомобільного парку - це не тільки його купівля, а й наступні поточні витрати протягом усього часу експлуатації автомобілів компанією. Необхідно брати до уваги експлуатаційні витрати, та витрати на подальшу реалізацію корпоративного транспорту на вторинному ринку, відповідно за вигідними цінами. Саме тому так високо цінуються автомобілі з високою експлуатаційною надійністю, оскільки такі транспортні одиниці за роки використання менше втрачають у вартості, менш примхливі до якості обслуговування та більш ліквідні на ринку вживаних авто. Зауважимо, що ліквідність транспортних засобів на вторинному ринку досить важливе питання під час закупівлі авто. Крім того, часто не береться до уваги той факт, що автопарк підприємства є обличчям компанії. За нинішнього, досить конкурентного ринку, корпоративний автопарк повинен в достатній мірі відповідати рівню престижності компанії, щоб належним чином представляти фірму, і одночасно мати необхідні експлуатаційні характеристики. Умови жорсткої конкуренції вимагають постійно підтримувати високий темп роботи, забезпечувати стовідсоткову ефективність використання транспорту і запобігати неконтрольованому зростанню транспортних витрат. Оперативність прийняття 42

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

рішень в управлінні корпоративним транспортом та їх якість є критично важливими, тому сучасні засоби автоматизації управління автопарком стали незамінними інструментами вирішення подібних завдань, які допомагають оптимізувати бізнес-процеси. Автоматизація бізнес-процесів в логістиці вимагає комплексного підходу. Так наприклад, недостатньо просто скласти графік перевезень, спланувати оптимальні маршрути, видати водієві транспортне завдання, шляховий лист і талони на паливо. Кожне завдання має бути проконтрольоване, інакше не виключені такі ситуації, як затримки у виконанні завдань, нецільові рейси, накручування пробігу, перевитрата і зливи палива тощо [1]. Тут незамінним інструментом мають стати програми управління автопарком підприємства, які дозволяють оперативно обробляти заявки, раціонально планувати їх виконання, формувати оптимальні маршрути, керувати майном автопарку, тарифною політикою і взаєморозрахунками тощо. Однією з таких систем є система ГЛОНАСС/GPS моніторингу, яка забезпечує надійний контроль роботи транспорту і водіїв. Значення ГЛОНАСС/GPS контролю в управлінні транспортом очевидно. Якщо система супутникового моніторингу забезпечує виконання планів, то система автоматизації логістики допомагає планувати діяльність автопарку [2]. Дослідження показали, що значення впровадження інформаційних систем і технологій в діяльність автопарку підприємства полягає в отриманні таких бізнес-ефектів, як можливість оптимізувати маршрути; скорочення простоїв транспортних засобів; зниження витрат на утримання автопарку; підвищення рентабельності автопарку; підвищення якості обслуговування транспортних засобів; збільшення ліквідності автотранспорту; виключення нецільового використання транспорту; скорочення витрат на паливно-мастильні матеріали, запобігання можливості будь-яких махінацій з паливом; посилення дисципліни водіїв та інших виїзних співробітників; забезпечення схоронності перевезених вантажів і пасажирів. Висновки. Автоматизація роботи автопарку підприємства забезпечує прискорення виконання транспортних завдань, оптимізацію транспортних витрат, збільшення обсягу виконання завдань без розширення автопарку і штату співробітників, підвищення рентабельності та задоволеності клієнтів, що в кінцевому результаті зміцнює конкурентоспроможність підприємства. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Довба І.В. Особливості управління бізнес-процесами підприємства. М.: Економічна теорія та історія економічної думки - 2016. - №6 – С. 130-133. 2. Яценков В.С. Основы спутниковой навигации. Системы GPS и ГЛОНАСС. М.: Горячая линия-Телеком, 2005. - 272 с.

Секція «Інформаційні технології та системи»

UDC 338.330.658

Levkovets N.P. Senior Lecturer of the Department Finance, Accounting and Audit, National Transport University, Kyiv, Ukraine

INFORMATION SECURITY OF THE ENTERPRISE INTRODUCTION. The rapid development of information technologies, their application in the management of enterprises and the change in the quality of cyberattacks on the information resources of the enterprise requires the search for new approaches to the organization of information systems security. Formulation of the problem. Problems of information security are not given sufficient attention at the moment, which is caused by the views of scholars on the insufficient importance of it. But in our opinion, information security is one of the main components of financial, and therefore, economic security, not only of enterprises and organizations, but even of the state. The main material. The notion of information security can be considered in several aspects. First, it is a state of security of the information society of the society, which ensures its formation, use and development in the interests of citizens, organizations, the state. Secondly, it is a state of protection of the needs of information of a person, society and the state, which ensures their existence and progressive development, regardless of the presence of internal and external information threats. Information security is the state of the security of data processing and storage systems in which the confidentiality, availability and integrity of the information is secured, or a set of measures aimed at ensuring the security of information from unauthorized access, use, disclosure, destruction, modification, inspection, verification, recording or destruction (in this sense, the term "information protection" is used more often) [2]. Information security of the enterprise is characterized by confidentiality, integrity, availability and can be considered as a set of such elements: safe conditions of information technology functioning, construction of effective infrastructure of information space, integral information market, creation of optimal conditions for passing information processes. The purpose of information security of the enterprise is to preserve the integrity, completeness and accuracy of information, minimizing the risk of unauthorized changes in information systems. Ensuring the continuity of the existing order of functioning of information systems should take place at 3 levels: 1) administrative - through the organization's security policy; 2) local - through the formation of specific rules and guidelines for staff; 3) оbject - use of certified, legal means of software and hardware. Subjects of influence on the enterprise information system are divided into 2 groups: 1) external (criminals, hackers, their associations, etc.); 2) internal (personnel who have access to information systems and technical facilities of the enterprise). Anilovskaya G.Ya. One of the methods of ensuring information security of the company is the standardization of the information structure of the information system, the elements 44

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

of which are the forms of existence and presentation of information in general, and communications - operations of information transformation in the system. Standardization of this type consists in the introduction of common rules for input, storage, analysis, processing of information [1]. According to Sorokiska O.A. the information function of the enterprise's economic security system consists in obtaining the system as a whole and its elements of the information necessary for the implementation of a coherent and purposeful activity to achieve the goal. Requirements for the implementation of this function will be determined by the necessity and adequacy of the information provided to the consumer according to his requests and needs. Information danger occurs when the magnitude and probability of possible information loss exceeds the threshold, which requires taking measures to prevent it, protecting the security object [2]. One of the most effective methods of optimizing the level of information security is a specific program of state policy in this field, which should be formed in accordance with the rules of the current legislation. The state of information systems can be affected by so-called "natural" factors, that is, factors that are not caused by unauthorized actions of entities. All methods of providing enterprise information security can be grouped into 3 groups: legal, organizational and software-technical [3]. Legal methods include a set of normative legal acts that regulate relations associated with the use of information in the activities of the enterprise. Software and technical methods are implemented with the help of software and hardware. Organizational methods consist in ensuring the preservation of confidential company information through the formation of a corporate security system. Despite the use of the aforementioned methods, provision of information security of an enterprise at an appropriate level is possible only when the information component of economic security is considered as an integral part of the enterprise management process. Conclusions. The use of information technologies in entrepreneurial activity significantly improves the efficiency of processes, reduces the cost of their implementation, however, at the same time, it creates new threats to the functioning of the enterprise. Information security is actually reflected in the degree of protection of important information for the enterprise from the impact of actions of a random or intentional nature, which may cause damage to the enterprise. In modern conditions of management, when information technologies become global, information security is not an integral part of the system of economic security of enterprises and economic security of the state. REFERENCES 1. Anilovskaya G.Ya. Information security of the enterprise in the conditions of use of modern information technologies. [Electronic resource].-Access mode: http://www.nbuv.gov.ua/portal/chem_biol/nvnltu/18_9/270_Anilowska_18_9.pdf 2. Begun A.V. Information Security. - K.: KNEU, 2008.-280 p. 3. Economic Encyclopedia: In three volumes. T. 1. / Redcoleg. S.V. Mocherny and others.-K.: Publishing Center "Academy",2000.-864 p. 4. Shcherbyna V.M. Information provision of economic security of enterprises and institutions [Text] / Shcherbyna V.M. // Current problems of the economy. - 2006. - p. 26. 45

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 629.396

Лапіна О. В. аспірант, Одеська державна академія технічного регулювання та якості, м. Одеса, Україна

МЕТРОЛОГІЧНА ОЦІНКА МОЖЛИВОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ МАТЕМАТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ В СИСТЕМІ НЕПРЯМОГО КОНТРОЛЮ ЗА УЗАГАЛЬНЕНИМ ПОКАЗНИКОМ ЯКОСТІ Вступ. Якість вимірювальної інформації визначається рівнем метрологічного забезпечення процесів, пов'язаних з технічним обслуговуванням, ремонтом і перевіркою систем технічної діагностики автотранспортних засобів (АТЗ). Практично метрологічне забезпечення зводиться до діяльності метрологічних органів і служб, і до використання частково недостатньо обґрунтованих положень і норм. Основна частина. Для оцінки технічного стану систем автотранспортних засобів (АТЗ) виділяють узагальнені показники, які однозначно визначають їх технічний стан і якість виконання заданих функцій. Контроль за узагальненим показником якості заснований на порівнянні його значення з допусками, відповідними області працездатності системи АТЗ. Значення узагальненого показника якості розраховується за математичною моделлю, що пов’язує його значення з контрольованими параметрами, які виміряні в процесі контролю. Основною перевагою цього методу контролю в порівнянні з непрямим багатопараметричним контролем є велика методична достовірність, внаслідок відсутності помилок першого і другого роду, викликаних похибкою апроксимації області значень узагальненого показника якості, що відповідає працездатному стану системи АТЗ. Оскільки контрольовані параметри вимірюються з похибками ∆𝑋𝑗 , де 𝑗 = 1. . 𝑛𝜌 , де 𝑛𝜌 − число параметрів, що контролюються, пов’язаних зі значенням р-го узагальненого показника якості, то і значення узагальненого показника якості визначається з похибкою ∆𝑌. Оскільки в цьому випадку контроль проводиться за узагальненим показником якості, значення помилок першого і другого роду визначаються також, як і в разі прямого однопараметричного контролю. Розрахунок помилок першого і другого роду ґрунтується на інформації про види і параметрах законів розподілу значень узагальненого показника і похибки його визначення, величину допуску на узагальнений показник і похибки його визначення, яка визначається як похибка опосередкованих вимірювань. Сумарне середньоквадратичне відхилення похибки визначення значення узагальненого показника якості, викликаного похибками вимірювань значень контрольованих параметрів, розраховується як середнє відхилення непрямих вимірювань для випадку некорельованих значень вимірюваних параметрів з виразу

 вим 

 df  2 ,   dX    X j j  j 1  n

(1)

де d f − коефіцієнти впливу 𝑗-гo контрольованого параметра на значення узагаdX j

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

льненого показника якості; 𝜎∆𝑋𝑗 − середньоквадратичне відхилення похибки вимірювання j-гo контрольованого параметра. Значення 𝜎∆𝑋𝑗 розраховується на основі інформації про вид і параметри закону розподілу похибки вимірювання 𝑗-гo контрольованого параметра і величину похибки вимірювання 𝑗-гo контрольованого параметра за виразом (1). Використання в системі непрямого контролю технічного стану АТЗ математичної моделі призводить в загальному випадку до зростання похибки визначення значення узагальненого показника якості ∆𝑌 за рахунок похибки математичної моделі. У разі, якщо похибка математичної моделі є співмірною з похибкою вимірювання значень контрольованих параметрів або істотно її перевищує, виникає питання про метрологічну оцінку можливості її застосування в системі контролю. Оскільки основною характеристикою математичної моделі є її похибка, то метрологічним критерієм можливості її застосування є виконання наступної умови ∆𝑀𝑀 ≤ ∆𝑀𝑀доп , (2) де ∆𝑀𝑀 − похибка математичної моделі; ∆𝑀𝑀доп − допустима величина похибки математичної моделі при реалізації системи непрямого контролю за узагальненим показником якості. Величину допустимої похибки математичної моделі ∆𝑀𝑀доп в разі контролю можна визначити із загального умови можливості реалізації системи контролю, тобто з умови забезпечення допустимих величин помилок першого і другого роду  f  X j , f  X j  , f   MM  , f Y  , T , P1 доп  (3)   MM доп  min  X j  , f   MM  , f Y  , T , P2  доп    f  X j , f  де 𝑃1𝜌 , 𝑃2𝜌 − значення помилок першого й другого роду при контролі 𝜌-й системи АТЗ; P1 доп , P2  доп − значення допустимих помилок першого і другого роду при контролі технічного стану 𝜌-й системи АТЗ;

X j

− похибка вимірювання

𝑗-гo контрольованого параметра; f  X j  , f   MM  , f Y  − функції щільності розподілу похибки вимірювань-ня 𝑗-гo контрольованого параметра, похибки математичної моделі і значень узагальненого показника якості, що характеризує технічний стан 𝜌-й системи АТЗ, T − величина поля допуску узагальненого показника якості. Однак при контролі технічного стану 𝜌-й системи АТЗ помилки першого і другого роду виникають в областях верхньої і нижньої меж допусків 𝑌𝐵 і 𝑌𝐻 . Таким чином, при оцінці можливості застосування математичної моделі за критерієм (3) доцільно при порівнянні значень помилок першого і другого роду використовувати похибки математичної моделі в області допустимих значень узагальненого показника якості [𝑌𝐻 ; 𝑌𝐵 ]. Отже, при контролі технічного стану системи АТЗ по 𝜌-му показнику якості доцільно застосовувати математичну модель, що має мінімальне значення похибки в області допустимих значень узагальненого показника якості. Для розрахунку значень помилок першого 𝑃1 і другого 𝑃2 роду реалізованої системи непрямого контролю необхідно визначити вид і параметри закону розподілу значень похибки визначення узагальненого показника якості. Висновки. 47

Секція «Інформаційні технології та системи»

Таким чином, методика метрологічної оцінки можливості застосування математичної моделі в системі непрямого контролю за узагальненим показником якості включає наступні етапи: визначення виду залежності, використовуваної для реалізації системи непрямого контролю за узагальненим показником; визначення виду і параметрів закону розподілу похибки математичної моделі; визначення СТД АТЗ, які передбачається використовувати для вимірювання значень контрольованих параметрів, встановлення їх метрологічних характеристик; визначення виду і параметрів законів розподілу похибок вимірювання значень контрольованих параметрів; розрахунок значень помилок першого і другого роду; оцінка можливості застосування математичної моделі за критерієм. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Метрологія, стандартизація, сертифікація та управління якістю в системах зв’язку / Л. В. Коломієць, П. П. Воробієнко, М.Т. Козаченко, М. Б. Налісний, В. Л. Серебрін, Л. О. Козаченко, О. В. Грабовський, Л. О. Лебединська. – Одеса: ТОВ «ВМВ», 2009.-376 с. 2. Канарчук В.Е., Лудченко О.А., Чигиринець А.Д. Експлуатаційна надійність автомобілів: Підручник: у 2 ч., 4 кн. − К.: Вища шк., 2000. − Ч. 1: кн.1. 3. Форнальчик Є.Ю., Оліскевич М.С., Мастикаш О.Л., Пельо Р. А. Технічна експлуатація та надійність автомобілів: Навчальний посібник / За загальною ред. Є.Ю.Форнальчика. — Львів: Афіша, 2004. — 492 с. 4. Лудченко О.А. Технічне обслуговування і ремонт автомобілів / О. А. Лудченко. К:. "Знання-Прес", 2003 р.

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 004.4:378

Мельников О.Ю. к.т.н., доцент кафедри інтелектуальних систем прийняття рішень, Донбаська державна машинобудівна академія, м. Краматорськ, Україна

Баган С.В. студентка спеціальності «Системний аналіз», Донбаська державна машинобудівна академія, м. Краматорськ, Україна

РОЗРОБКА ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ ФОРМУВАННЯ НОВИХ МЕТОДІВ ПОДАННЯ ДАНИХ У ЧОТИРЬОХ І БІЛЬШЕ ВИМІРАХ Дані, які представлені в чотирьох і більше вимірах, необхідно або перетворювати до тривимірного простору, або використати спеціальні методи: наприклад, «обличчя Чернова», що базуються на концепції кодуванні значень різних змінних у характеристиках людського обличчя; пелюсткові діаграми у вигляді кола; діаграми з паралельними координатами, де кожна з осей відображає значення по обраному показнику [1]. Кожний з методів має свій ареал застосування, розроблені додатки для порівняння методів і вибору кращого при візуалізації конкретних даних [2-4]. У той же час жоден з існуючих програмних засобів не дозволяє користувачеві самому створити визуализатор відповідно до власних переваг. Було поставлене завдання проектування системи – додатка, що дозволяє користувачеві за допомогою графічних примітивів створити якийсь рисунок (схему) і визначити його параметри (для вимірів). Рисунок-схема з усіма описами зберігається в спеціальному файлі, а потім використається для візуалізації даних. Створено інформаційну модель системи мовою візуального моделювання UML [5]. У цей час здійснюється робота з реалізації моделі в середовищі візуального програмування. Створений додаток дозволяє працювати з даними: завантажити (імпортувати з редактора електронних таблиць, при цьому автоматично розраховується число вимірів), нормалізувати, зберегти; працювати з візуалізаторами; будувати багатомірні діаграми. Робота з візуалізаторами, у свою чергу, припускає або використання стандартних методів, або створення власних візуалізаторів. При роботі із власними візуалізаторами користувач має можливість завантажити раніше збережену схему, створити (додати) нові елементи й зберегти все створене або модифіковане на диску. Приклад візуалізатора, показаний на рис. 3, містить 4 елементи: 3 елементи типу «прямокутник» й 1 елемент типу «коло». Користувач має можливість змінювати положення кожного елемента, а також параметр «коефіцієнт», що показує, у скільки разів максимальне нормалізоване значення буде більше мінімального (за замовчуванням дорівнює одиниці). При використанні такого визуализатора для раніше представлених даних будуть застосовані 7 вимірів: для кожного прямокутника – ширина й висота, для кола – радіус.

Секція «Інформаційні технології та системи»

Рис. 1. Діаграма варіантів використання

Рис. 2. Робота додатку: вкладка «Дані» 50

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Рис. 3. Робота додатку: вкладка «Візуалізатори» Наступним етапом удосконалювання системи стане розширення переліку графічних примітивів, а також збільшення числа параметрів. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Чубукова И.А. Data Mining: Учебное пособие / И.А. Чубукова. – М.: ИнтернетУниверситет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 382 с. 2. Мельников А.Ю. Разработка приложения для сравнения изображения многомерных данных тремя основными методами визуализации / А.Ю. Мельников, С.В. Баган // Молодежь в науке: Новые аргументы: Сборник научных работ VI-го Международного молодежного конкурса (Россия, г. Липецк, 30 апреля 2017 г.). Часть I / Отв. ред. А.В. Горбенко. – Липецк: Научное партнерство «Аргумент», 2017. – С.115-117. 3. Мельников А. Ю., Баган С.В. Использование вспомогательного приложения для выбора лучшего метода визуализации многомерных данных // Сучасна освіта та інтеграційні процеси: збірник наукових праць міжнародної науково-методичної конференції, 22-23 листопада 2017 року, м. Краматорськ / Під заг. ред. С. В. Ковалевського, д-ра техн. наук., проф. – Краматорськ : ДГМА, 2017. – С.125-126. – ISBN 978-966379-817-2. 4. Мельников А.Ю. Проектирование приложения для работы с визуализаторами представления многомерных данных / А.Ю. Мельников, С.В. Баган // Молодежь в науке: Новые аргументы: Сборник научных работ VIII-го Международного молодежного конкурса (Россия, г. Липецк, 30 марта 2018 г.). Часть I / Отв. ред. А.В. Горбенко. – Липецк: Научное партнерство «Аргумент», 2018. – С.63-65. 5. Мельников А. Ю. Объектно-ориентированный анализ и проектирование информационных систем: учебное пособие / А. Ю. Мельников. – Изд. 2-е, перераб. и доп. – Краматорск: ДГМА, 2013. – 172 с.

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004.4:378

Дідевич К.С. студентка спеціальності «Системний аналіз», Донбаська державна машинобудівна академія, м. Краматорськ, Україна

РОЗРОБКА ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ РОБОТИ З ОСВІТНІМИ ПРОГРАМАМИ Й СТАНДАРТАМИ ВИЩОЇ ОСВІТИ Стандарт вищої освіти – це сукупність норм, які встановлюють основну мету й завдання освіти, вимоги до змісту освіти, обсягу й рівню підготовки фахівців, що визначають спосіб діагностики якості вищої освіти. Згідно прийнятим Міністерством освіти й науки України правилам [1], формат «Стандарту вищого утворення» містить два види компетенцій (загальний і спеціальні), нормативний зміст у вигляді переліку знань й умінь, а також два додатки: матрицю відповідності дескрипторів НРК (знання – уміння – комунікація – відповідальність) кожної компетенції й матрицю відповідності програмних результатів навчання компетентностям. Аналіз доступних джерел інформації показав, що на цей час немає додатків, що дозволяють комплексно вирішувати завдання, пов'язані з обробкою освітніх стандартів. Було сформульоване завдання створення програмної системи, що дозволяла б працювати зі списком формованих компетенцій і по предметах, і програмним результатам навчання. Система повинна надавати можливість імпортувати всі наявні дані, вносити зміни в будь-який розділ і працювати з даними XLS-формату.

Рис. 1. Робота з навчальним планом 52

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Створений додаток надає можливість працювати з таблицями компетентностей і результатів навчання. Таблиця компетентностей розділена на два типи: спеціальні (професійні) і загальні, також є можливість сховати одну або обидві компетенції для загальної зручності при використанні таблиць. Також програма передбачає можливість окремого перегляду таблиць. Приклади роботи наведені на рис. 1-3. Додаток полегшить роботу з навчальними документами й призначене для використання на кафедрах при підготовці матеріалів до ліцензування й акредитації.

Рис. 2. Робота з освітньою програмою (відповідність стандарту)

Рис. 3. Робота з освітньою програмою (відповідність компетентностям) СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Утвержденные стандарты высшего образования. – URL: https://mon.gov.ua/ua/osvita/visha-osvita/naukovo-metodichna-rada-ministerstva-osviti-inauki-ukrayini/zatverdzheni-standarti-vishoyi-osviti (10.02.2019). 2. Мельников А.Ю. Программная система для работы с отраслевыми образовательными стандартами / А.Ю. Мельников, Е.В. Антонова, С.А. Чигирь // Вісн. Східноукр. нац. ун-ту ім. В. Даля – Луганськ, 2011. – №7 (161). Ч.1 – C.219-225. – ISSN 19987927. 3. Мельников А.Ю. Разработка приложения для работы со списком формируемых компетенций по программным результатам обучения в стандартах высшего образования стандартами / А.Ю. Мельников, Е.С. Дидевич // Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології у виробництві та освіті: стан, досягнення, перспективи розвитку: матеріали Всеукраїнської науково-практичної Internet-конференції. – Черкаси, 2018. – С. 148-150. 53

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004.4:378

Коноваленко Д.О. студент спеціальності «Системний аналіз», Донбаська державна машинобудівна академія, м. Краматорськ, Україна

РОЗРОБКА ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ ДЕМОНСТРАЦІЇ РОБОТИ АЛГОРИТМУ ПОШУКУ АСОЦІАТИВНИХ ПРАВИЛ APRIORI Асоціативні правила дозволяють знаходити закономірності між зв'язаними подіями. Прикладом такої закономірності служить правило, що вказує, що з події X треба подія Y з деякою ймовірністю. Знаходження таких залежностей дає можливість знаходити дуже прості й інтуїтивно зрозумілі правила [1]. Як правило, для роботи алгоритмів пошуку використається «Deductor» [2], що проводить миттєві розрахунки й виводить результати у вигляді візуалізаторів «Правила», «Популярні набори», «Дерево правил», «Якщо» (рис. 1-2). Головним недоліком цього додатку є відсутність візуалізації процесу роботи алгоритму. Також користувачі не можуть зрівняти різні алгоритми й усвідомити переваги методу Apriori.

Рис. 1. Розрахунок у середовищі «Deductor» («Правила»)

Рис. 2. Розрахунок у середовищі «Deductor» («Дерево правил») Було поставлене завдання розробки в середовищі візуального програмування 54

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

додатку, що дозволяв б студентам, які вивчають алгоритми пошуку асоціативних правил, спостерігати за процесом і проводити аналіз переваг і недоліків ряду методів. Такий додаток повинен дозволяти завантажувати дані з текстового файлу, проводити пошук асоціативних правил і відображати роботу алгоритму Apriori [3]. Розроблений додаток дозволяє генерувати файл транзакцій і проводити розрахунок (рис. 3 – 4).

Рис. 3. Результат роботи додатка, вкладка «Набори товарів»

Рис. 3. Результат роботи додатка, вкладка «Асоціативні правила» СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Чубукова И.А. Data Mining: Учебное пособие / И.А. Чубукова. – М.: ИнтернетУниверситет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 382 с. 2. BaseGroup Labs: официальный сайт. URL: https://basegroup.ru/community/ articles/intro (05.03.2019) 3. BaseGroup Labs: официальный сайт. URL: https://basegroup.ru/deductor/function/ algorithm/association-rules (05.03.2019)

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004.4:666

Купріков М.В. студент спеціальності «Системний аналіз», Донбаська державна машинобудівна академія, м. Краматорськ, Україна

ОБ’ЄКТНО-ОРІЄНТОВАНЕ ПРОЕКТУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ВИТРАТ МАТЕРІАЛІВ БУДІВЕЛЬНОЇ КОМПАНІЇ Комп'ютеризація будівництва в технічному плані означає створення автоматизованих робочих місць, оснащених засобами обчислювальної техніки. Складність розв'язуваних управлінських завдань змушує розвивати і використовувати в інвестиційно-будівельній діяльності процеси розробки і впровадження програм, що реалізують конкретні комп'ютерні технології на наявних в даний час технічних засобах. Комп'ютеризація будівництва підвищує рівень знань і навичок у середовищі керівників і виконавців, змушує управлінський персонал ефективно використовувати у своїй повсякденній діяльності наявні засоби обчислювальної техніки з програмним забезпеченням будівельного виробництва. В інвестиційно-будівельних компаніях широко застосовується інженерна системотехніка будівництва, а саме: автоматизовані системи управління будівництвом, системи автоматизованого проектування, автоматизовані системи обробки даних і документації та інші, які сприяють підвищенню ефективності та якості управління [12].

Рис. 1. Діаграма варіантів використання 56

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Було поставлене завдання створення системи – додатка, що дозволить проводити прогнозування витрат будівельної компанії. Створено інформаційну модель системи мовою візуального моделювання UML [3]. Діаграма варіантів використання (рис. 1) описує функціональне призначення системи та описує відношення між акторами та прецедентами. Ця діаграма є складовою частиною моделі прецедентів, що дають змогу описати систему на концептуальному рівні. В цій діаграмі користувачами виступають директор підприємства або інвестор. До директора відносяться наступні прецеденти: - звіти; - звіти по інвесторам; - звіти по поставкам; - звіти по інвестиціям; - звіт по витратам будматеріалів; - звіт по часу здачи; - список будматеріалів; - новий будматеріал; - список об’єктів; - новий об’єкт; - постачальники; - новий постачальник; - зміна стану об’єкту; - авторизація.

Рис. 2. Діаграма класів 57

Секція «Інформаційні технології та системи»

До інвестора відносяться наступні прецеденти: - авторизація; - інвестувати об’єкт. Діаграма класів (рис. 2) показує статичну структуру системи, тобто визначає типи об'єктів системи і різного роду статичні зв'язки і відносини між ними. Діаграма кооперації заснована на графічному поданні всіх структурних відносин між об'єктами, що беруть участь у взаємодії.

Рис. 3. Діаграма кооперації Маючи UML-діаграми та математичну модель, можна переходити до програмної реалізації інформаційної системи для прогнозування витрат будматеріалів на підприємстві. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Дадіверіна Л. Н. Розрахунок параметрів і організаційно-технологічна ув'язка будівельних потоків методом комп'ютерного моделювання / Л. Н. Дадіверіна, Л. Ю. Дяченко. – Дніпропетровськ: ВКФ «Оксамит-Текс», 2002. – 55 с. 2. Давидович І. Є. Управління витратами: Навчальний посібник / І. Є. Давидович. - К.: Центр учбової літератури, 2008. – 320 с. 3. Мельников А. Ю. Объектно-ориентированный анализ и проектирование информационных систем: учебное пособие / А. Ю. Мельников. – Изд. 2-е, перераб. и доп. – Краматорск: ДГМА, 2013. – 172 с. 58

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 004.4

Спориш Д.К. студент спеціальності «Інформаційні системи і технології», Донбаська державна машинобудівна академія, м. Краматорськ, Україна

ОБ'ЄКТНЕ ПРОЕКТУВАННЯ СИСТЕМИ ДЛЯ АНАЛІЗУ ДАНИХ ІНТЕРНЕТ-ПРОВАЙДЕРА Так звані білінгові системи призначені для обліку й тарифікації всього спектра послуг, надаваних операторами зв'язку. Як правило, такі системи є багатофункціональними, що забезпечують комплексні можливості в реальному масштабі часу, значну гнучкість і масштабованість. Однак у більшості вони не використовують математичні методи для інтелектуального аналізу наявних даних, що могло б краще обґрунтувати прийняті рішення [1]. <<include>>

<<include>>

Работа с должниками

Загрузка ис ходных данных по должникам

Обработка данных по должникам

<<include>> <<extend>>

Пользователь Анализ результатов клас теризации должников

Кластеризация должников

<<include>>

Работа с дейс твиями операторов

Загрузка ис ходных данных по действиям операторов

Обработка данных по дейс твиям операторов

<<include>> <<extend>>

Анализ результатов клас теризации действий операторов

Кластеризация дейс твий операторов

Рис. 1. Діаграма варіантів використання Було поставлене завдання створення інформаційної системи для аналізу даних ін59

Секція «Інформаційні технології та системи»

тернет-провайдера. Ця система повинна надавати можливість класифікувати користувачів, що мають заборгованість (об'єднати їх у групи для зручності відпрацьовування й висування гіпотез про причини виникнення боргу) і класифікувати операторів залежно від переважних у їхній діяльності типах дій (об'єднати їх у групи для зручності аналізу діяльності й виявлення переваг). Інформаційна модель була створена уніфікованою мовою моделювання UML – Unified Modeling Language [2]. Можливості системи представлені на діаграмі варіантів використання (рис. 1), структура – на діаграмі класів (рис. 2).

Рис. 2. Діаграма класів Маючи UML-діаграми та математичну модель, можна переходити до програмної реалізації інформаційної системи СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Биллинговая система ABillS [Электронный ресурс]. – URL: http://abills.net.ua/ (10.02.2019). 1. Мельников А. Ю. Объектно-ориентированный анализ и проектирование информационных систем: учебное пособие / А. Ю. Мельников. – Изд. 2-е, перераб. и доп. – Краматорск: ДГМА, 2013. – 172 с. 60

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 004.9

Овчарук І.В. к.т.н., доцент кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

Афанасьєв К.О. студент, Державний університет інфраструктури та технологій м. Київ, Україна

ЕМУЛЯЦІЯ КОМП’ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖІ ТА ПРОЦЕСІВ ЇЇ РОБОТИ Актуальність цієї теми полягає в тому, що на нинішню епоху розвиток все більш поглиблюється у інтернет-індустрію. У користувачів виникає потреба зберігати інформацію у великих об’ємах, що не завжди можуть бути збережені на одному носії інформації. За результатами досліджень, на прикладі користувацької мережі з об’єднанням декількох комп’ютерів у загальну систему з вибірковим наданням доступу до даних, можна зробити висновок, що це є більш зручною альтернативою постійному транспортуванню інформації посередництвом USB-носіїв та інших видів транспортування інформації. Доволі часто виникає така ситуація, у якій у будь-якого користувача починає накопичуватися інформація, яку він бажає зберегти від випадкового видалення чи її втрати у будь-який спосіб. Зараз же, за виконання деякої послідовності дій, організації справного підключення та надання доступу до мережі інтернет (що в межах однієї локальної мережі не є обов’язковим), можна створити віддалену «комірку», куди можна завантажувати всю бажану інформацію, що користувач бажає зберегти та отримувати до неї доступ з будь-якої точки світу. Такий спосіб зберігання інформації, в простому варіанті її зберігання, в більшості випадків, знаходить застосування у локальних мережах, що дозволяє звільнити простір на основній робочій машині, та застосовувати цей простір у більш корисний спосіб. А для реалізації віддаленого доступу може знадобитися доступ до інтернет-мережі. І у цьому випадку вже є необхідним організувати належне підключення та налаштувати доступ до інтернету. Для організації зазначего інтернет-підключення є перелік вимог, що мають бути обов’язково виконанні і без яких доступ до всесвітньої мережі не буде можливим. В першу чергу має бути визначеним тип підключення. У цьому випадку мова йде про метод, за яким будуть надаватися налаштування. На сьогоднішній день найвідоміші й найпоширеніші такі типи підключення як: Dynamic (DHCP) – тип підключення, при якому прописувати налаштування на обладнанні користувача немає потреб; Static – тип підключення, при якому всі налаштування прописуються вручну. Головною вимогою до типу підключення є відповідність його як на обладнанні користувача, так і на обладнанні, до якого користувач підключений, у випадку, коли тип підключення у користувача виставлено не той, що встановлено на обладнанні, наприклад, провайдера, то доступу до мережі не буде взагалі. Також, якщо тип підключення є статичним, то необхідна відповідність налаштуванням, за якими обладнання користувача ідентифікується в мережі. Ідентифікація користувача у мережі провайдера, та знаходження тих самих, необхідних йому налаштувань у таблиці відповідності знаходиться по відповідності зазначеної IP-адреси( адреса за якою обладнання ідентифікується в мережі) та відповідної MAC-адреси – унікального ідентифі61

Секція «Інформаційні технології та системи»

катора обладнання, що бажає підключитися до мережі. Це єдина вимога, що безпосередньо стосується користувача. Всі наступні вимоги можуть змінюватися, в залежності від того, яке обладнання виступає провідником у наданні доступу, яким методом виконується підключення: по витій парі, оптоволоконним кабелем, бездротово, чи коаксіальним кабелем. Від цього критерію може залежати стабільність підключення та якість вхідного/вихідного сигналу. Зазвичай, для організації доступу до свого власного сховища, користувач організовує тунельне з’єднання між вузлом (комп’ютером), що використовує користувач в даний момент часу, та комп’ютером, що виступає сховищем даних, створюючи таким чином однорангову мережу, за допомогою технології VPN, що реалізується за посередництвом протоколу PPP та його різновидів, типу PPPoE.[1-2]. Протокол РРР є основою для всіх протоколів другого рівня. Зв'язок по протоколу РРР складається із чотирьох стадій: встановлення зв'язку (здійснюється вибір протоколів аутентифікації, шифрування, стиснення і встановлюються параметри з'єднання), визначення аутентичності користувача (реалізуються алгоритми аутентифікації, на основі протоколів РАР, CHAP або MS-CHAP), контроль повторного виклику РРР (необов'язкова стадія, у якій підтверджується справжність віддаленого клієнта), виклик протоколу мережевого рівня (реалізація протоколів установлених на першій стадії). PPP включає IP, IPX й NetBEUI пакети всередині PPP кадрів. Зазвичай використовується для встановлення прямих з'єднань між двома вузлами. Широко застосовується для з'єднання комп'ютерів за допомогою телефонної лінії. Також використається поверх широкосмугових з'єднань. Багато хто з провайдерів використають PPP для надання комутованого доступу в Інтернет. Іншим варіантом аутентифікації через PPP є розширений протокол аутентифікації (EAP - Extensible Authentication Protocol). Після того, як з'єднання було встановлено, поверх нього може бути налаштована додаткова мережа [3]. В результаті проведених досліджень було встановлено, що існують різні варіанти реалізації підключення між комп’ютерами, Даний тип налаштування підключення дозволяє створювати безліч підключені типу вузол – вузол (Point-to-Point), чого цілком достатньо для реалізації всіх необхідних функцій, що застосовує користувач. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Болілий В.О., Котяк В.В. Комп'ютерні мережі. Навчальний посібник. – Кіровоград: ЦОП Авангард, 2008. – 146 с. 2. Антонов В. М. Сучасні комп’ютерні мережі – К. : МК-Прес, 2005. – 480 с. 3. Гук М. Аппаратные средства локальных сетей. Энциклопедия. – СПб: Питер, 2000. – 576 с..

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 004

Тихонов А.О. студент, Державний університет інфраструктури та технологій м. Київ, Україна

РОЗРОБКА КРОСПЛАТФОРМНОЇ СИСТЕМИ ПЕРЕДАЧІ ФАЙЛІВ У сучасному світі основна частина інформації існує у електронному виді. Тому відправлення файлів на інші пристрої є актуальною задачею. Наразі існують «хмари», що дозволяють зберігати та передавати файли, для передачі файлів користувачу необхідно завантажити файл у «хмару», відправити посилання на файл одержувачу, та видалити файл після отримання адресатом, крім цього, «хмари» мають обмеження безкоштовного розміру даних. Ідея проекту, що розробляється, полягає у створенні програми для прямої передачі файлів між пристроями. Користувач може відправити будь який файл до своїх друзів на їх комп’ютер або телефон (або на свій телефон з комп’ютеру чи навпаки). Одержувачу необхідно лише підтвердити або відхилити прийом файлу. В роботі розглядається задача створення кросплатформної системи передачі файлів, використовуючи можливості ASP.NET, C# та Xamarin. Для розробки сервера було обрано ASP.NET. Основні переваги цього рішення: ASP.NET має перевагу у швидкості в порівнянні з іншими технологіями, заснованими на скриптах (PHP, тощо); розширюваний набір елементів управління і бібліотек класів дозволяє швидше розробляти застосунки; ASP.NET спирається на багатомовні можливості .NET, що дозволяє писати код сторінок на C#, VB, C/C++ та ін.; розподіл візуальної частини та бізнес-логіки; розширена модель обробки запитів. У рамках архітектурного шаблону модель–вигляд–контролер (MVC) програма поділяється на три окремі, але взаємопов'язані частини з розподілом функцій між компонентами. Модель (Model) відповідає за зберігання даних і забезпечення інтерфейсу до них. Вигляд (View) відповідальний за представлення цих даних користувачеві. Контролер (Controller) керує компонентами, отримує сигнали у вигляді реакції на дії користувача (зміна положення курсора миші, натискання кнопки, введення даних в текстове поле) і передає дані у модель. Файли коду, як правило, мають імена типу «MyPage.aspx.cs» або «MyPage.aspx.vb», а файл сторінки — MyPage.aspx (таке ж ім'я, як і у файла сторінки (ASPX), але з розширенням, що визначає сторінку мови). Ця практика використовується у Visual Studio та інших IDE. Також, у форматі webдодатків, pagename.aspx.cs є частковим класом, який пов'язаний з файлом pagename.designer.cs. Файл дизайнера — це файл, який автоматично створюється з ASPX-сторінки, і дозволяє розробнику посилатись на компоненти сторінки ASPX зі сторінки CS без необхідності їх оголошувати вручну, як це було в попередніх версіях ASP.NET. Використовуючи цей стиль програмування, розробник пише код, що відповідає на різні події, такі як завантаження сторінки або натискання елемента керування, а не лише на процедурний перегляд документа. Code-behind model ASP.NET відрізняється від класичного ASP, оскільки він заохочує розробників створювати додатки, відокремлюючи презентацію та зміст. Теоретично, це дозволить webдизайнерам, наприклад, зосередити більше уваги на розмітці дизайну, звертаючи 63

Секція «Інформаційні технології та системи»

менше уваги на порушення програмного коду, який його запускає. Це схоже на відокремлення контролера від представлення в рамках model–view–controller (MVC). Для створення клієнтської частини було обрано C# [1]. C# розроблялась як мова програмування прикладного рівня для CLR і тому вона залежить, перш за все, від можливостей самої CLR [2,3]. Це стосується, перш за все, системи типів C#. Присутність або відсутність тих або інших виразних особливостей мови диктується тим, чи може конкретна мовна особливість бути трансльована у відповідні конструкції CLR. Специфікація C# визначає мінімальний набір бібліотек типів і класів, на який має розраховувати компілятор. На практиці, C# найчастіше використовується з реалізацією Common Language Infrastructure (CLI), яка стандартизована як ECMA-335 Common Language Infrastructure (CLI). Для створення Android додатку буде використатися бібліотека Xamarin. Кроссплатформні додатки, створені за допомогою Xamarin, можна класифікувати як Native, на відміну від традиційних гібридних рішень, що базуються на web-технологіях. Показники продуктивності можна порівняти з показниками Java під Android та Objective-C або Swift для розробки додатків під iOS. Більш того, показники продуктивності Xamarin постійно поліпшуються і вдосконалюються, щоб повністю відповідати стандартам розробки. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Либерти Д. Язык программирования C# // Программирование на C#. – Санкт-Петербург. – 2003: Символ-Плюс. – С. 26. – 688 с. – ISBN 5-93286-038-3. 2. Common Language Runtime [Електронний ресурс]. – Режим доступу : https://uk.wikipedia.org/wiki/Common_Language_Runtime 3. Джеффри Рихтер. CLR via C#. Программирование на платформе Microsoft .NET Framework 4.5 на языке C#. 4-е изд. – СПб.: Питер, 2013. – 896 с.: ил. – (Серия «Мастер-класс»).ISBN 978-5-496-00433-6.

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 004

Овчарук І.В. к.т.н., доцент кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій м. Київ, Україна

Радіонов Б.А. студент, Державний університет інфраструктури та технологій м. Київ, Україна

РОЗРОБКА СИСТЕМИ ЕЛЕКТРОННОГО ДОКУМЕНТООБІГУ У сучасному світі, що розвивається, кількість документів, що використовується, стрімко зростає. Ефективне функціонування кожної організації, незалежно від її профілю, знаходиться в прямій залежності від рівня оперативної обробки документації та інформації, швидкості взаємодії між структурними підрозділами організації та контрагентами. Тому автоматизація документообігу є однією з першорядних завдань сучасних організацій. Документообіг тісно інтегровано з іншими підзадачами, які розв'язуються інформаційною системою організації. Таким чином, система автоматизації документообігу повинна забезпечувати прикладні інтерфейси, що дозволяють вбудовувати функції передачі і збереження документів в прикладні системи, що функціонують в організаціях, в яких вона впроваджується. Основними користувачами СЕД є великі державні організації, підприємства, банки, великі промислові підприємства і всі інші структури, чия діяльність супроводжується великим обсягом створюваних, оброблюваних і збережених документів. У ряді випадків СЕД називають системою управління електронними документами (EDMS - Electronic Document Management Systems) [1]. Під управлінням електронним документообігом у загальному випадку прийнято розуміти організацію руху документів між підрозділами підприємства або організації, групами користувачів або окремими користувачами. При цьому, під рухом документів мається на увазі не їхнє фізичне переміщення, а передача прав на їх застосування з повідомленням конкретних користувачів і контролем за їх виконанням. Основні завдання, які виконує СЕД: забезпечення ефективного управління та прозорості діяльності організації на всіх рівнях; накопичення інформації, управління даними і регламентування доступу; формалізація діяльності кожного співробітника; оптимізація бізнес-процесів; економія ресурсів за рахунок скорочення витрат на управління паперової документації. Спосіб організації роботи з документами, де основний обсяг використовується в електронному вигляді і зберігається централізовано називають електронним документообігом [2]. Для традиційного документообігу характерні наступні проблеми: можливість втрати документів; накопичення певного обсягу документів з невідомим призначенням і джерелом; можливість попадання документації в чужі руки; втрати робочого часу в зв'язку з пошуком необхідного документа; зростання витрат у зв'язку зі створенням копій документів; втрати робочого часу в зв'язку з підготовкою та узгодженням документації. СЕД автоматично відслідковує зміни в документах, терміни виконання документів, рух документів, а також контроль всіх версій та підверсій. Вона охоплює весь цикл діловодства підприємства чи організації, від постановки завдання на створення 65

Секція «Інформаційні технології та системи»

документа до його списання в архів, забезпечує централізоване зберігання документів в будь-яких форматах, в тому числі, складних композиційних документів. Система електронного документообігу поєднує розрізнені потоки документів територіально віддалених підприємств у єдину систему, забезпечує гнучке управління документами як за допомогою жорсткого визначення маршрутів руху, так і шляхом вільної маршрутизації документів. Також дозволяє реалізовувати тверде розмежування доступу користувачів до різних документів в залежності від їх компетенції, займаної посади і призначених їм повноважень. У більшості випадків визначаються наступні види доступу (набір повноважень залежить від конкретної СЕД): повний контроль над документом; право редагувати, але не знищувати документ; право створювати нові версії документа, але не редагувати його; право анотувати документ, але не редагувати його і не створювати нові версії; право читати документ, але не редагувати його; право доступу до картки, але не до вмісту документа; повна відсутність прав доступу до документа (під час роботи з СЕД кожна дія користувача протоколюється, і, таким чином, вся історія його роботи з документами може бути легко проконтрольована). Всі СЕД побудовані за модульним принципом, а їх API-інтерфейси є відкритими. Це дозволяє додавати до СЕД нові функції або вдосконалювати вже наявні. В даний час розробка додатків, інтегрованих з СЕД, стала окремим видом бізнесу в галузі промислового виробництва ПО, і безліч фірм готові запропонувати свої послуги в даному сегменті ринку. Можливість щодо простого додавання до СЕД безлічі модулів значно розширює їх функціональні можливості. СЕД працюють, переважно, на базі розподілених архітектур і використовують різноманітні комбінації технологій збору, індексування, збереження, пошуку і перегляду електронних документів. У більшості СЕД реалізована ієрархічна система збереження документів. Будь-якому документові в СЕД властивий певний набір атрибутів (наприклад, його назва, автор документа, час його створення і ін.). Набір атрибутів може змінюватися від одного типу документа до іншого (в межах одного типу документів він зберігається незмінним). Для кожного типу документів за допомогою візуальних засобів створюється шаблон картки, де в зрозумілому графічному вигляді представлені найменування атрибутів документа. При введенні документа в СЕД береться необхідний шаблон і заповнюється картка (заносяться значення атрибутів). Після заповнення картка виявляється пов'язаною з самим документом. У більшості випадків, серверна частина СЕД складається з наступних логічних компонентів (які можуть розташовуватися як на одному, так і на декількох серверах): сховища атрибутів документів (карток); сховища документів; сервісів повнотекстової індексації. Під сховищем документів звичайно розуміється сховище вмісту документів. Сховище атрибутів і сховище документів часто поєднують під загальною назвою "архів документів". Для зберігання атрибутів в більшості СЕД використовуються СУБД Oracle, Sybase, MS SQL Server і Informix, що забезпечують пошук документів за атрибутами. Для зберігання безпосередньо вмісту документів в більшості СЕД застосовуються файл-сервери MS Windows NT, Novell NetWare, UNIX та ін [1,2]. В цьому випадку можуть бути реалізовані і гетерогенні комбінації мережних середовищ. Наприклад, 66

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

база даних з атрибутами документів може працювати під управлінням ОС UNIX в мережі TCP / IP, а самі документи можуть зберігатися під ОС Novell NetWare в мережі IPX / SPX. Слід зазначити, що великими перевагами СЕД є зберігання документів у вихідному форматі і автоматичне розпізнавання безлічі форматів файлів. В даний час десятки ІТ-компаній, серед яких Adobe, Cyco, Datamax Technologies, Divine, HP / Dazel, IBM,Microsoft,Oracle, та ін., пропонують свої рішення для інтеграції корпоративних додатків, засновані на різних (і іноді несумісних) технологіях. Така різноманітність пропозицій часто ускладнює для корпоративних користувачів вибір правильної стратегії інтеграції та постачальників інтеграційних рішень. Система документообігу, що розроблюється, має спеціалізований характер і орієнтовани на конкретні установи. Впровадження таких систем є актуальною задачею і дозволяє значно підвищити ефективність і корпоративну культуру роботи з документами в будь-якій компанії. Головний результат впровадження системи електронного документообігу  наведення ладу в роботі з документами, оптимізація бізнес-процесів, скорочення термінів прийняття управлінських рішень та підвищення ефективності роботи організації в цілому. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Иванова Елена Владимировна. Электронный документооборот как форма современного делопроизводства // Гуманитарий Юга России. 2017. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/elektronnyy-dokumentooborot-kak-formasovremennogo-deloproizvodstva (дата обращения: 24.03.2019). 2. Hang Thu Pho, Torben Tambo. Integrated management systems and workflow-based electronic document management: An empirical study // Journal of Industrial Engineering and Management.2014.Vol.7.№1 http://www.jiem.org/index.php/jiem/article/view/846

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004.658.2

Олійник В.М. студентка факультету інформаційних наук

Ткаченко О.М. Національний університет біоресурсів та природокористування, м. Київ, Україна

СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ ПІДГОТОВКИ ВИПУСКНИХ РОБІТ СТУДЕНТІВ Щороку у кожному ЗВО виконується комплекс процедур з підготовки наказу про затвердження тем дипломних робіт для студентів ОС "Бакалавр" та призначення їх керівників. Практично у всіх випадках цей процес здійснюється в "ручному режимі", коли викладач, у межах допустимих квот, є доступним для студентів як потенційний керівник, а частина студентів ледь не в останній момент шукають керівника, "у якого ще є місця". Виникає необхідність проконтролювати обсяг кількості годин кожного викладача, а також забезпечити студентів можливістю обрати собі керівника за відповідним напрямом дослідження/розробки. Автоматизація цих процесів дозволяє бачити всю картину можливостей для студентів та викладачів, що спрощує і прискорює зазначені процедури та підготовку наказу. З цією метою було розроблено систему управління підготовки випускних робіт студентів. Основні функції, які виконуватиме спроектована програма:  реєстрація викладачів та студентів;  формування заявки;  перегляд статусу заявки у особистому кабінеті;  підтвердження заявки керівником;  контролювання кількості студентів (бакалаврів та магістрів) у викладачів;  формування наказів по випускних роботах;  комунікація студент-викладач.

Рис.1. Функціональна діаграма (FDD) 68

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Для реєстрації у системі студенту необхідно вказати особисті ПІБ, факультет, спеціальність та курс. Для реєстрації у системі викладачу необхідно ввести ПІБ, обрати відповідну кафедру та посаду. Також потрібно обрати напрями роботи, з якими вони готові працювати із студентами при написанні випускних робіт. Після реєстрації студент формує заявку, у якій обирає напрям своєї роботи, вказує орієнтовану тему (українською та англійською) та вибирає викладача, з яким він хоче співпрацювати та який відповідає даному напряму роботи. Може бути сформовано та надіслано кілька заявок. Далі необхідно отримати підтвердження заявки від викладача. Якщо студент не отримує підтвердження, то у нього є можливість надіслати заявку повторно або створити нову. Для контролю кількості студентів у викладача необхідний навчальний план, який щороку формується для кафедри та кількість годин на одного бакалавра та магістра. Якщо у викладача буде вичерпана доступна кількість годин, то у студентів більше не буде можливості обирати саме цього викладача. Після вибору усіма студентами (бакалаврами та магістрами) керівника та теми диплому формуються накази по випускних роботах для кожної спеціальності. Також система передбачає планування роботи та комунікацію студент-викладач у онлайн-режимі протягом усього процесу підготовки випускної роботи. Реалізуватися система буде як веб-додаток, оскільки це даватиме можливість студентам реєструватися, формувати заявки та переглядати статус заявок, а викладачам переглядати заявки, приймати або скасовувати їх, стежити за кількістю доступних місць у себе із будь-якого місця – вдома, у дорозі, в університеті з будь-яких пристроїв. Для написання програми використовуватимуться мова програмування PHP (Hypertext Preprocessor) та СУБД (система управління базами даних) MySQL. На Рис.2 зображена логічна модель бази даних системи управління підготовки випускних робіт студентів. Модель містить наступні сутності та атрибути:  факультет – код факультету, назва факультету, скорочена назва факультету;  спеціальність – код спеціальності, назва спеціальності;  група – код групи, кількість студентів;  студент – код студента, ПІБ, курс, номер телефону, електронна пошта;  заявка – рік, тема, тема англійською мовою, ПІБ студента англійською, підприємство написання роботи, адреса підприємства, освітній ступінь;  посада – код посади, назва посади;  викладач – код викладача, ПІБ викладача, електронна пошта;  кафедра – код кафедри, назва кафедри, зав кафедри, адреса;  навчальний план – рік, кількість годин на бакалаврів, кількість годин на магістрів;  наказ – код наказу, назва наказу, текст наказу, дата наказу;  напрям роботи – код напряму, назва напряму;  напрями роботи викладача – код викладача, код напряму; 69

Секція «Інформаційні технології та системи»

 

освітній ступінь – код ступеня, назва ступеня (бакалавр або магістр); наказ за заявками – код наказу, код заявки, код студента.

Рис.2. Логічна модель бази даних Висновки. Розробка описаної системи дозволяє автоматизувати всі процеси погодження напряму досліджень, вибору дипломного керівника і теми дипломного проекту, з урахуванням обмежень у навантаженні викладача. Це дозволяє скоротити час та уникнути помилок при підготовці наказу про затвердження тем дипломних проектів. Передбачено, що система є органічною складовою системи розподілу навантаження на кафедрі. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Habr.com [Електронний ресурс]: «Основы правильного проектирования баз данных в веб-разработке». - Режим доступу: https://habr.com/post/115777/ (дата звернення: 18.10.2018) 2. Люк В. Разработка веб-приложений с помощью PHP и MySQL / В. Люк, Т. Лаура., 2016. – 768 с. 3. Сивков С. Нормализация отношений. Шесть нормальных форм [Електронний ресурс] / Сергей Сивков. – 2013. – Режим доступу до ресурсу: https://habr.com/ru/post/254773/. 4. Шварц Б. MySQL по максимуму / Б. Шварц, П. Зайцев, В. Ткаченко. – Санкт Петербург, 2016. – 864 с. 5. Сюгрінг С. PHP, MySQL, JavaScript &amp; HTML5 All-in-One For Dummies / С. Сюгрінг, Д. Валаді., 2013. – 720 с.

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК: 001.8:378.22

Олійник І.В. кандидат педагогічних наук, доцент кафедри педагогіки та психології, Університет імені Альфреда Нобеля, м. Дніпро, Україна

ІНФОРМАТИЗАЦІЯ ОСВІТНЬОГО ПРОСТОРУ – ВАЖЛИВА ПЕРЕДУМОВА ФОРМУВАННЯ ДОСЛІДНИЦЬКОЇ КОМПЕТЕНТНОСТІ МАЙБУТНІХ ДОКТОРІВ ФІЛОСОФІЇ В УМОВАХ НАВЧАННЯ В АСПІРАНТУРІ На сьогодні з великою прогресією зростає потреба в особистісно орієнтованому, креативному, конкурентоздатному педагогові, який буде готовий не лише до відтворення набутих знань, сформованих умінь і навичок, а й до самостійного проектування власної діяльності. Пріоритетними завданнями підготовки здобувачів третього освітньо-наукового рівня вищої освіти, спеціальності 015 «Професійна освіта» в якості нового покоління педагогів, здатних до здійснення професійної діяльності в умовах інформаційно-комунікаційних технологій є інформатизація освітнього простору під час навчання в аспірантурі. Підготовка висококваліфікованого фахівця потребує впровадження нових інформаційних технологій навчання [1, с. 217]. Підтвердження актуальності оволодіння ІКТ знаходимо у нормативних документах, що стосуються підготовки майбутніх фахівців, зокрема, у постанові Кабінету Міністрів України №261 від 23 березня 2016 року «Про затвердження Порядку підготовки здобувачів вищої освіти ступеня доктора філософії», в якій зазначається про необхідність набуття універсальних навичок дослідника, зокрема усної та письмової презентації результатів власного наукового дослідження українською мовою, застосування сучасних інформаційних технологій у науковій діяльності [3]. Інформатизацію освітнього простору майбутніх докторів філософії визначаємо як процес інтелектуалізації діяльності суб’єктів навчального процесу, фундаментальною основою якого постає синергія педагогічного впливу, що передбачає реалізацію можливостей засобів нових інформаційних технологій, забезпечує підтримку інтеграційних процесів пізнання закономірностей предметів, індивідуалізацію й диференціацію навчання. Дослідницька діяльність, яка постає важливою умовою навчання в аспірантурі, на сьогодні потребує більш глибокого ознайомлення з сучасними статистичними методами обробки результатів експериментального дослідження, що дозволяє ефективніше здійснити аналіз та інтерпретацію отриманих даних, довести достовірність отриманих результатів. Саме тому одним із важливих елементів формування у майбутніх докторів філософії науково-дослідної компетентності є ІКТ-компетентність. До ключових аспектів інформаційно-комунікативної компетентності майбутніх докторів філософії відносимо: - володіння сучасними інформаційними технологіями; - оперування базовими поняттями та аналітичним інструментарієм наукового дослідження, зокрема, методами прикладної статистики; - засвоєння принципів роботи в статистичних пакетах. З метою інформатизації освітнього простору під час навчання в аспірантурі при 71

Секція «Інформаційні технології та системи»

викладанні навчальних дисциплін «Педагогічні технології в сучасній вищій освіті» «Теорія і практика професійної освіти. Інноваційні педагогічні системи ХХІ ст.», «Педагогічна майстерність викладача вищого закладу» доповнюємо їх зміст ознайомленням аспірантів з інформаційними технологіями та системами, технологіями візуалізації інформації, цифровими технологіями та комунікаціями, з основами медіаграмотності. Крім того, одним із завдань, що передбачене змістом самостійної та індивідуальної роботи майбутніх докторів філософії, є проходження ними онлайн-курсів, наданих через платформи «ВУМ on-line» («Цифрова безпека та комунікація в онлайні», «Практикум активіста цифрової епохи. Посібник з інструментів е-демократії», «Інформаційна безпека у цифровому світі») [2] та «Prometheus» («Медіаграмотність для освітян», «Медіаграмотність: практичні навички», «Основи інформаційної безпеки», «Інформаційні війни», «Як створити масовий відкритий онлайн-курс», «Інтернетмедіа», «Цифрові комунікації в глобальному просторі») [4]. Зазначені курси призначені для індивідуального навчання та є ефективним інструментом, що допомагає підвищити рівень мотивації, оскільки за умови успішного проходження та складення іспиту, передбачене генерування сертифікатів; сформувати незалежну інформаційну особистість, яка здатна ефективно використовувати інформаційні ресурси; інтенсифікувати самостійну роботу та підвищити рівень інформаційної культури. Ефективність оволодіння майбутніми докторами філософії інформаційними технологіями залежить, в першу чергу, від інтеграції академічних та інноваційних форм, методів, технологій взаємодії викладачів та аспірантів; рівня їх мотивації до здійснення науково-дослідної діяльності, саморозвитку та творчого пошуку. Інформаційні технології, на наш погляд, дозволять майбутнім докторам філософії стати конкурентоспроможними фахівцями, покращити вербальний та візуальний імідж, розвинути асертивність, креативний потенціал, сформувати внутрішнє прагнення до самоосвіти та удосконалення набутих знань, умінь і нав ичок, що, в свою чергу, стане ефективним підґрунтям підвищення рівня педагогічної майстерності. Таким чином, інформатизація освітнього простору майбутніх докторів філософії може суттєво вплинути на результативність педагогічного процесу, на удосконалення особистості у професійному та дослідницькому аспектах. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Адабашев Б.В. Педагогические условия информатизации учебно-воспитательного процесса в вузах автотранспортного / Б.В. Адабашев // Сучасні інформаційні технології та інноваційні методики навчання у підготовці фахівців: методологія, теорія, досвід, проблеми. - 2016. - Вип. 46. - С. 97-101. 2. ВУМ on-line: Громадянська освіта в Україні: режим доступу // https://vumonline.ua/ 3. Про затвердження Порядку підготовки здобувачів вищої освіти ступеня доктора філософії Кабінет Міністрів України; Постанова, Положення від 23.03.2016 № 261 [електронний ресурс]: режим доступу // https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/261-2016%D0%BF 4. Prometheus: Найкраща освіта для кожного. Безкоштовні онлайн-курси: режим доступу // https://prometheus.org.ua/ 72

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 371.13:004(043.3)

Онищенко І. В. к. філол. н., доцент кафедри початкової освіти, Криворізький державний педагогічний університет, м. Кривий Ріг, Україна

ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ЯК ЕФЕКТИВНИЙ ІНСТРУМЕНТ ФОРМУВАННЯ МОТИВАЦІЙНОЇ КОМПЕТЕНТНОСТІ В МАЙБУТНІХ УЧИТЕЛІВ ПОЧАТКОВИХ КЛАСІВ В УМОВАХ ІНФОРМАТИЗАЦІЇ ВИЩОЇ ОСВІТИ В умовах інформатизації освіти відбувається гнучке оновлення та інтенсивне переосмислення системи вищої педагогічної освіти, якість та ефективність якої все більше базується на глибокому зануренні студентів і викладачів в інформаційно-комунікаційне педагогічне середовище. Інформатизація вищої педагогічної освіти розглядається як створення і використання інформаційних технологій для підвищення ефективності навчально-професійної діяльності майбутніх фахівців. Основне завдання інформатизації вищої педагогічної освіти – інтенсифікувати процес професійного становлення майбутнього педагога, формувати в нього вміння отримувати нові знання, користуючись необхідними інформаційними технологіями, стимулювати його систематичну активну самостійну роботу. В умовах інформатизації вищої педагогічної освіти важливим завданням підготовки висококваліфікованих фахівців у галузі початкової освіти, конкурентоспроможних на ринку праці, є формування в них мотиваційної компетентності. У державних документах підкреслюється, що успішність професійної діяльності залежить не тільки від індивідуально-психологічних особливостей особистості фахівця та рівня компетентностей, якими він володіє, а й від сформованої мотивації до професійної діяльності, інтересу до обраного фаху, бажання працювати за спеціальністю. У зв’язку з цим особливої актуальності набувають дослідження, спрямовані на пошук ефективних шляхів формування мотиваційної компетентності в майбутніх учителів початкових класів. Аналіз наукової літератури (Н. Бібік, О. Біда, В. Бондар, Т. Гребенюк, В. Гурова, Н. Гуртовенко, Л. Дідух, О. Долженко, М. Дьяченко, Л. Захарова, М. Кадемія, Л. Кандибович, Н. Кузьміна, А. Маркова, О. Мешко, Л. Мітіна, В. Полукаров, О. Савченко, А. Яблонський та ін.) показує, що мотиваційна компетентність вченими розглядається по-різному, зокрема, як здатність пізнавати, пояснювати і розвивати власні мотиваційні стани: усвідомлювати причини, які спонукають людину діяти, розуміти важливість для себе чого-небудь, оцінювати ставлення до чого-небудь, визначати свою мету діяльності, розрізняти далекі й близькі цілі в житті і т.ін. [1, с. 40]; універсальна складова мотиваційного компоненту, що виражається в сформованості позитивного емоційного ставлення до процесу учіння і пізнання, усвідомленні мети навчання, в бажанні підвищувати власний освітній рівень, прояві інтересу до навчання; специфічна складова включає мотивацію учнів до підвищення їхнього освітнього рівня з конкретних предметів [2, с. 272]; сукупність умінь і якостей людської особистості, яка дозволяє розвиватися, шукати нові шляхи вирішення, розуміти причинно73

Секція «Інформаційні технології та системи»

наслідкові зв'язки своїх дій [3, с. 39] та ін. Нами визначено, що мотиваційна компетентність вчителя початкових класів є складним, динамічним, цілісним утворенням, що виражається в сформованості позитивного емоційного ставлення до учіння та майбутньої професійної діяльності, інтересі до професії вчителя початкових класів, схильності займатися нею, усвідомленні мотивів учіння, бажання досягнути успіху, підвищувати власний освітній рівень. На нашу думку, ефективним інструментом формування мотиваційної компетентності в майбутніх учителів початкових класів в умовах інформатизації вищої освіти є інформаційні технології. Дослідження показало, що впровадження інформаційних технологій в освітній процес вищої школи створює сприятливі умови для самостійного здобуття знань, їх якісного засвоєння та ефективного застосування на практиці; відкриває нові можливості для творчого самовираження; забезпечує позитивний уплив на формування мотивації до професійної діяльності, підвищує інтерес до професії вчителя початкових класів; створює умови для прийняття рішень, втілення власних ідей в практику професійної діяльності; формує готовність розв’язувати професійні задачі з використанням засобів інформатики; допомагає інтегрувати набуті знання; розвиває здатність самостійно і творчо мислити, спонукає студентів до самостійного пошуку, формує в них самоосвітню компетентність. Таким чином, в умовах Нової української школи сучасний вчитель початкових класів повинен мати сформовану мотиваційну компетентність. Ефективним інструментом формування мотиваційної компетентності в майбутніх фахівців в умовах інформатизації вищої освіти є інформаційні технології, які сприяють формуванню пізнавальної самостійності, мотивації до педагогічної діяльності, усвідомленої потреби в професійному вдосконаленні й саморозвитку. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Гребенюк Т. Б. Формирование мотивационной компетентности у старшеклассников в учебно-воспитательном процессе: монография / Т. Б. Гребенюк, В. П. Гурова. – Калининград: Изд-во РГУ им. И. Канта, 2007. – 96 с. 2. Кадемія М. Ю. Формування мотиваційної компетентності студентів / М. Ю. Кадемія, Л. І. Дідух // Проблеми та перспективи формування національної гуманітарно-технічної еліти: зб. наук. праць / за ред. Л. Л. Товажнянського, О. Г. Романовського. – Вип. 42 (46). – Харків: НТУ «ХПІ», 2015. – С. 267-274. 3. Полукаров В. В. Формирование и оценка мотивационной компетенции будущих журналистов при обучении в вузе / В. В. Полукаров, О. В. Долженко // Сибирский педагогический журнал : научно-теоретическое издание. – Новосибирск : НГПУ, 2003. – С. 38-42.

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 378.046.4

Подліняєва О.О. кандидат пед. наук, доцент кафедри освітніх та інформаційних технологій КЗ «Сумський обласний інститут післядипломної педагогічної освіти»

СПІЛЬНІ НАВЧАЛЬНІ ПРОСТОРИ: НАВЧАЛЬНІ КІМНАТИ, ЯКІ З’ЄДНУЮТЬСЯ ЗІ СВІТОМ Як громадяни цифрового світу, студенти в сучасних класах шукають глобальні контексти навчання. Можливості для мережевого та міжнародного співробітництва призводять до того, що світ стає частиною класу. З акцентом на міжнародних стандартах навчання, глобально-орієнтовані програми надихають студентів на зацікавленість через дослідження та рефлексивний аналіз. Ці шляхи призводять до розвитку культурної грамотності, дозволяючи студентам вивчати питання глобального значення шляхом взаємопов’язаного обміну досвідом та обміну ідеями. Спільні навчальні простори дають можливість студентам працювати один з одним і зі студентами у класах світу, щоб отримати кілька точок зору, вивчити альтернативні рішення і вдумливо вирішити проблеми. Досліджуючи ландшафт класу, педагоги можуть створювати спільні навчальні простори, які підтримуватимуть викладання та вивчення навичок, необхідних для життя у світі сучасному та майбутньому. Завдяки легкому поєднанню педагогіки, технології та простору, вчителі можуть створювати простори, які сприяють соціальному навчанню та максимальному залученню. Ці спільні навчальні кімнати «оживатимуть» за допомогою дій – викладання, навчання, інновацій, створення та вивчення. Інноваційні навчальні простори можуть заохочувати як індивідуальні, так і колективні ідеї, а завдяки використанню нових технологій вони надихають студентів стати умілими кураторами власних цифрових світів. Хоча не може бути єдиного універсального плану для створення спільного навчального простору, вчителі можуть використовувати за мету ідею глобальної співпраці, щоб надихнути до дизайну класів, здатних поєднувати поширення думок і навчання. Хоча існує багато дизайнерських ідей, які могли б сприяти цій трансформації, пропонуємо у якості відправної точки наступні три. 1. Залучати студентів до процесу з самого початку. Створення спільного простору навчання починається з діалогу між усіма зацікавленими сторонами. Кожен з викладачів та студентів є частиною спільної розмови та носіями власного дизайнерського досвіду. Завдяки цілеспрямованому фокусу, всі разом можуть створювати плани для класів, які запрошуватимуть до активної участі та співпраці. Такий варіант педагогічного співробітництва змінює роль вчителя з віддаленого викладача до залученого фасилітатора навчання. Як партнери в процесі проектування, викладач і студенти можуть разом прийняти цілісний підхід до визначення цілей спільного навчального простору, відповідаючи на запитання: «Як відбуватиметься навчання у нашому класі?» Навчальний зміст може бути інтегрований у процес проектування, а цифрові інструменти дозволяють творчості та критичного мислення. Додаток Bubbli дозволяє користувачам створювати 360-градусні сферичні фотографії, які називаються бульбашками. Студенти можуть захопити цілі сцени класів, 75

Секція «Інформаційні технології та системи»

включаючи підлоги, стелі, стіни і все, що між ними, а потім вони можуть додати аудіо. Соціальні інструменти дозволяють безпосередньо обмінюватися бульбашками з усім світом і організовуватися в альбоми. Альбоми можуть перетворювати групи бульбашок в інтерактивні історії і можуть служити цифровими артефактами, доданими до цифрових навчальних портфоліо студентів. 2. Зробіть кожен простір простором для навчання У процесі проектування спільного навчального простору всі доступні області повинні розглядатися як простір для навчання. Холи можуть стати приміщеннями для зустрічей невеликих груп, скло та вікна можуть бути пристосовані для написання, а стіни класу дозволяють групам візуально відобразити мислення. Видаляючи звичайний стіл вчителів, викладачі та студенти краще зрозуміють свою еволюціонуючу роль як конструкторів знань. Без передньої частини кімнати, кожне місце є найкращим місцем у класі, і студенти завжди знаходяться в центрі навчання. Гнучке розташування дозволяє перетворювати простір залежно від мети уроку. Різноманітні варіанти сидіння, такі як, наприклад, стільці, крісла-гойдалки, стільці-брязкальця, і сидіння на підлозі, дають студентам можливість вибору і мінливості протягом дня. 3. Підключіть фізичні та віртуальні навчальні простори Дизайн навчального простору може служити каталізатором для сприяння співпраці та запровадження інновацій. Безпроблемна інтеграція технологій у меблі та уроки класу може надати студентам можливість створювати індивідуальні шляхи до навчання. Ви можете створити станцію співпраці, перемістивши плоский обрізний стіл до стіни. Стільці навколо столу запрошуватимуть студентські групи працювати і співпрацювати тут. Фізичні простори можуть бути підключені до віртуальних просторів за допомогою програм креативності та продуктивності. Класні кімнати можуть створювати міжнародні команди навчання зі студентами світу, а потім використовувати програми - такі як Nearpod, Padlet, Kahoot !, Google Drive і Periscope - у глобальних співпрацях і проектах. Платформи відеоконференцій, такі як Google Hangouts і Skype у класі, дозволяють студентам підключатися до світу через розмови та обмінюватися розповідями. Спільні навчальні простори мають силу трансформувати навчання і викладання. Ландшафт підключеного класу об’єднує педагогіку, простір і стандарти навчання. Підключившись до глобальних класів у значущих і автентичних способах, можуть існувати нескінченні можливості для співпраці та взаємодії, і, по суті, світ стає простором навчання в класі.

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 004.896

Проценко А.А. аспірант кафедри системотехніки, Харківський національний університет радіоелектроніки, м. Харків,Україна

Іванов В. Г. к.т.н, професор кафедри системотехніки, Харківський національний університет радіоелектроніки, м. Харків,Україна

ПОРІВНЯННЯ ВИПАДКОВИХ ВИБІРКОВИХ МЕТОДІВ ПОШУКУ ШЛЯХУ Важливість задачі пошуку шляху для автономних рухомих роботів є неодмінною, адже від вирішення цієї задачі залежить успішність досягнення роботом цільової локації. Невиконання цієї задачі, або виконання з похибкою, може привести до неможливості продовження роботи роботом, і, як, результат цього, матеріальних та/або людських втрат. Існує велика кількість різноманітних методів пошуку шляху, які відрізняються по точності роботи, швидкості, потреби у наявності встановленого додаткового обладнання. Окремо можна виділити категорію випадкових вибіркових методів, що опираються на швидко досліджуючі випадкові дерева RRT.

Секція «Інформаційні технології та системи»

Метою роботи є аналіз швидкості роботи базових алгоритмів RRT (RRT, RRTConnect, RRT*) на прикладі пошуку шляху використовуючи план першого поверху довготривалої оборонної точки № 401/402. План першого поверху ДОТа (рис. 1) було конвертовано у компактний векторний формат (рис. 2), який придатний для обробки алгоритмами пошуку шляху. Алгоритми пошуку шляху на базі RRT відрізняються від інших своєю простотою, компактністю та незалежністю від складності оточуючих перешкод. Перший досліджуваний алгоритм, RRT був запропонований у [1]. Основною ідеєю алгоритму є ітераційне розширення шляхом застосування керуючих входів, які приводять систему в бік до випадково вибраних точок. Запропонований тим же автором, другий алгоритм, RRT-Connect [2] вдосконалює цей метод за рахунок використання двох дерев, що досліджують простір на зустріч один одному. Третій алгоритм, RRT*(RRT Star) [3], оптимізує знайдений шлях за рахунок використання зважених ребер. Візуальну різницю у роботі алгоритмів можна подивитись на рис 3.

Через те, що усі алгоритми, які базуються на RRT, основані на виборці випадкових елементів простору пошуку, час пошуку шляху для одного і того ж алгоритму для одного і того ж простору може відрізнятися. Через це було вирішено використовувати вибірку у 1000 ітерацій алгоритму. У таблиці на рис. 4 зображено мінімальні, середні, та максимальні значення кожного алгоритму, а на рис. 5 зображено відношення інтервалів часових затрат кожного алгоритму до кількості попадання у ці інтервали.

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Як можна побачити з отриманих результатів, алгоритм RRT-Connect має найменше максимальне значення затрати часу, і є найбільш стабільним алгоритмом серед досліджуваних, адже 746 з 1000 його ітерацій попало у діапазон, близький до середнього значення. Алгоритм RRT показав найшвидші можливі результати, однак його максимальне значення затрати часу перевищує значення RRT-Connect на 1.43 секунди. Середні затрати часу цього алгоритму нижчі, ніж RRT-Connect, але його стабільність набагато нижча, з 430 з 1000 попадань у діапазон наближений до середнього значення. Нарешті, алгоритм RRT* показав найгірші результати по усім трьом параметрам, з максимальним часом у 14.06 секунд. Погані результати алгоритму RRT* можна пояснити додатковими затратами часу на оцінку кожного шляху, що призводить до додаткового навантаження та збільшення кількості переборів можливих випадкових напрямків руху. Таким чином, використання цього алгоритму на для дослідження просторів порівнянних використаних у цій роботі є недоцільним. Результати показані алгоритмом RRT-Connect засвідчують ефективність двонаправлених алгоритмів RRT та показують ефективність використання класичних алгоритмів пошуку шляху для практичних застосувань, а також підтверджують доцільність використання цього алгоритму для розробки евристичних алгоритмів пошуку шляху. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. LaValle, Steven M. "Rapidly-exploring random trees: A new tool for path planning." (1998). 2. J. J. Kuffner and S. M. LaValle, "RRT-connect: An efficient approach to singlequery path planning," Proceedings 2000 ICRA. Millennium Conference. IEEE International Conference on Robotics and Automation. Symposia Proceedings (Cat. No.00CH37065), San Francisco, CA, USA, 2000, pp. 995-1001 vol.2. 3. Karaman, S., & Frazzoli, E. (2011). Sampling-based algorithms for optimal motion planning. The International Journal of Robotics Research, 30(7), 846–894.

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 657

Семенова С.М. к.е.н., доцент кафедри обліку і оподаткування, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

НОВІ ВИМОГИ ДО ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ ОБЛІКУ З ВПРОВАДЖЕННЯМ МСФЗ 16 «ОРЕНДА» У сучасних умовах оренда набуває все більшої актуальності, оскільки дозволяє отримати доступ до нового обладнання, технологій, потужностей та інших активів у більш гнучкий спосіб та без значного відтоку грошових коштів. Новий МСФЗ 16 «Оренда» [1], опублікований Радою з МСФЗ у січні 2016р., вступає в дію з 1 січня 2019р. Відповідно до цього на сьогодні орендатор зобов’язаний визнавати практично всі угоди з оренди у балансі, щоб відобразити своє право на використання активу протягом відповідного періоду та свої зобов’язання за платежами. За чинними правилами, орендарі відображають угоди з оренди активів залежно від її виду – операційної або фінансової оренди. Вибір залежить від правил розмежування та класифікації операційної оренди, що іноді може призводити до не визнання та не відображення у балансі операцій, які носять схожий економічний характер. Багато компаній орендують велику кількість дорогих об'єктів, включаючи автомобілі, офіси, роздрібні магазини, склади, вежі стільникового зв'язку, літаки, кораблі. Тому саме орендарі відчують найбільший вплив нового стандарту з оренди. У орендодавців порядок обліку в основному залишається без змін. Однак вони можуть відчути вплив на свої бізнес-моделі і на продукти оренди у зв'язку з зміною потреб і поведінки клієнтів. Очікується, що новий МСФЗ 16 «Оренда» значно вплине на фінансову звітність орендаря, інформаційні системи і технології в обліку, процеси і засоби контролю. Вартість впровадження і постійного дотримання вимог нового стандарту з оренди для більшості орендарів може виявитися чималою. Це особливо стосується тих компаній, у яких ще немає власної інформаційної системи з обліку оренди. Тому постає потреба в нових інформаційних системах і технологіях обліку, аналізу та контролю. Сьогодні багато орендарів використовують електронні таблиці для отримання інформації для управління орендою та відображення її в обліку і звітності. З ускладненням нового стандарту з оренди, коли вся оренда буде відображатися у складі бухгалтерського балансу, використання електронних таблиць може виявитися не найраціональнішим підходом і призвести до того, що до фінансової звітності можуть потрапити помилкові дані. Орендарям також потрібно буде впроваджувати модулі з управління договорами щодо орендних даних і механізмів оренди для проведення розрахунків по оренді відповідно до вимог нового МСФЗ 16 «Оренда». У таких умовах компанії потребують впровадження сталих програмних продуктів по обліку оренди, здатних враховувати нові вимоги до відображення оренди. На сьогодні на ринку представлена невелика кількість програмних продуктів, які допомагають обліковувати та надають інформацію для прийняття рішень стосовно оренди [3]. Так, програми на ринку, засновані на основі чинної моделі «ризиків і ви80

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

год» з поділом на фінансову і операційну оренду. Їх потрібно буде модифікувати відповідно до вимог нового МСФЗ 16 «Оренда». Постачальники ERP-систем почали обмірковувати програмні рішення стосовно обліку оренди. Орендарям необхідно буде своєчасно виявляти недоліки в системах і зміни, які можуть знадобитися в їх інформаційному середовищі. Це допоможе компанії вибрати постачальників програмного забезпечення і програмного рішення по оренді, яке можна буде інтегрувати в існуючі облікові системи та інформаційні технології, що найкращим чином і з мінімальними витратами буде відповідати їх майбутнім потребам. Правильний вибір програмного та інформаційного забезпечення допоможе підприємствам знизити ризики, пов'язані з поданням звітності відповідно до нових встановлених вимог. Новий стандарт змінює підходи до використання загальновідомих фінансових коефіцієнтів і показників ефективності, таких як співвідношення власного і позикового капіталу, коефіцієнт покриття, оборотність активів, відсоткове покриття, чистий дохід, чистий прибуток, дохід на вкладений капітал, прибутковість капіталу і грошові потоки від операційної діяльності [4]. Ці зміни можуть вплинути на умови кредитування, кредитні рейтинги та збільшення фінансових витрат. У підсумку компанії повинні будуть враховувати всі аспекти під час прийняття рішення щодо вибору між орендою або покупкою. Які очікування від впровадження МСФЗ 16 «Оренда» [1]: 1) збільшення бухгалтерських балансів, зростання показників співвідношення власного і позикового капіталу та зниження коефіцієнтів достатності капіталу; 2) зміна характеру витрат, оскільки орендні витрати будуть замінені амортизаційними і процентними витратами; 3) зміна моделі визнання – прискорення орендних витрат щодо сьогоднішньої моделі визнання для операційної оренди. МСФЗ 16 «Оренда» серйозно вплине на компанії, які орендують активи високої вартості, включаючи об'єкти нерухомості, виробниче обладнання, літаки, поїзди, кораблі, технології. Вплив на підприємства з великою кількістю дрібних орендованих активів, таких як планшети і персональні комп'ютери, дрібні предмети офісних меблів та телефони, може виявитися меншим, оскільки Рада по МСФЗ пропонує звільнення від вимог стандарту для малоцінних активів, тобто активів, які новими коштували 5 000 дол. США і менше. Малоцінні активи, які відповідають критеріям для застосування даного звільнення, не вимагають визнання в бухгалтерському балансі [1]. Сфера застосування МСФЗ (IFRS) 16 [1], в цілому, аналогічна МСФЗ (IAS) 17 [2] і включає всі договори, що надають право на використання активу протягом певного періоду часу в обмін на відшкодування, за винятком ліцензій на інтелектуальну власність, наданих орендодавцем, прав, що належать орендарю згідно з ліцензійними угодами (наприклад, прав на кінофільми, відеозаписи, вистави, рукописи, патенти і авторські права), оренди біологічних активів, концесійних угод про надання послуг і оренди для цілей проведення геологорозвідки та використання мінералів, нафти, природного газу і аналогічних невідновлювальних ресурсів. Для орендарів передбачається можливість виключення зі сфери застосування стандарту нематеріальних активів, відмінних від зазначених вище ліцензій. Однак визначення оренди відрізняється від положень, що містяться в чинному Роз'ясненні КТМФЗ (IFRIC) 4, в результаті чого до деяких договорах тепер, можливо, буде застосовуватися інший порядок обліку. 81

Секція «Інформаційні технології та системи»

МСФЗ (IFRS) 16 включає докладний посібник, який допоможе компаніям визначити, чи є договір договором оренди, договором про надання послуг або їх поєднанням. Відповідно до чинної практики, відмінностей між послугою і операційної орендою не приділяється особливої уваги, оскільки часто це не впливає на порядок обліку. Аналіз починається з визначення того, чи відповідає договір визначенню оренди. Відповідність означає, що компанія отримує право контролю над використанням ідентифікованого активу протягом певного періоду часу в обмін на відшкодування. Зміна методики обліку оренди має суттєвий вплив на формування фінансових результатів та їх відображення у фінансовій звітності суб’єктів орендних відносин. Підприємствам доведеться провести глибокий аналіз змін і оцінити їх вплив на фінансові коефіцієнти і показники діяльності, умови кредитних договорів, господарські операції, можливості інформаційних систем обліку і контролю, щоб зрозуміти, з якими проблемами вони можуть зіткнутися і до яких додаткових витрат може призвести впровадження МСФЗ 16 «Оренда». Новий стандарт призводить до збільшення активів і пасивів в бухгалтерському балансі, а також до змін в поданні даних в звіті про прибутки і збитки і про рух грошових коштів. Орендні витрати заміняються амортизацією і процентними витратами в звіті про прибутки і збитки, аналогічно як відображалась фінансова оренда до прийняття нового стандарту. Усе це призводить до визнання орендних витрат на початковому етапі оренди, що може означати зниження доходів і зменшення власного капіталу безпосередньо після початку оренди в порівнянні з даними при обліку операційної оренди до МСФЗ 16 «Оренда». СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. International financial reporting standard 16 «Leases» [Electronic resource]. Mode of access: https://www.ifrs.org/issued-standards/list-of-standards/ifrs-16-leases/ 2. International accounting standard 17 «Leases» [Electronic resource]. Mode of access: https://www.ifrs.org/issued-standards/list-of-standards/ias-17-leases/ 3. МСФО (IFRS) 16 Изменение стандарта по учету аренды [Electronic resource]. Mode of access: https://www.pwc.kz/en/services/accountingadvisory/ifrs-16/22IFRS-16-Are-you-ready.pdf 4. Semenova S. Cash flow optimization and accounting in the enterprise. Social and Legal Sciences (Warsaw, Poland), Vol. 1 No. 2, November 2018, P.57-69.

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 004

Смітюх Я.В. к.т.н., доцент кафедри автоматизації та комп'ютерних технологій систем управління, Національний університет харчових технологій, м. Київ, Україна

Овчарук А.В. аспірант, Національний університет харчових технологій, м. Київ, Україна

ЗАСТОСУВАННЯ MES СИСТЕМ З МЕТОЮ ОПТИМІЗАЦІЇ ПРОЦЕСІВ ПІДПРИЄМСТВА СПИРТОВОЇ ТА ЛІКЕРО-ГОРІЛЧАНОЇ ПРОМИСЛОВОСТІ Актуальною задачею сьогодення є розробка оптимальної стратегії впровадження систем MES на підприємствах з метою покращення показників його роботи та підвищення якості продукції. Експериментальні дослідження виконані з використанням продуктів компанії «ІНДАСОФТ», яка надає рішення для роботи з MES для підприємств з дискретним типом виробництва, а саме пропозиціями по автоматизації підприємств спиртової промисловості. Для вирішення проблем на підприємстві необхідно вирішити три основні завдання: забезпечити всі рівні підприємства своєчасної, надійної, доступної, і перевіреною інформацією; необхідно скоординувати роботу всіх компонентів і систем підприємства. Необхідна інформація переміщується всередині підприємства завдяки різним компонентам і системам. Однак через різнорідності цих компонентів робота їх часто нескоординованих і складна в підтримці і розумінні. А також потрібна система, яка буде вирішувати завдання оперативного управління виробництвом, що дозволить підвищити продуктивність, якість і зменшити витрати. Ці проблеми можливо вирішити завдяки функціям Систем Оперативного Управління Виробництвом, визначеним міжнародним промисловим стандартом S95 [1,2]. Ці функції дозволяють виробнику відповісти на 4 основні питання: - Як виробляти? (Визначення як робити продукт, побудова генеалогії). - Що можна робити? (Визначення доступних ресурсів). - Коли і Що робити? (Управління замовленнями і їх диспетчеризація). - Коли і Що вироблено? (Розрахунок і аналіз показників продуктивності). За результатами опитування виробників, було виявлено, що системи MES окупаються за рахунок традиційних заходів зниження витрат виробництва протягом 6 - 24 місяців після введення в експлуатацію. Найбільші вигоди від використання MES досягаються в результаті: скорочення витрат на утримання запасів (незавершеною та готовою продукції); покращення якості продукції; скорочення непрямих витрат на робочу силу; зменшення вартості постійної підтримки відповідності; покращення служби роботи з клієнтами; скорочення тривалості / циклу / часу реалізації замовлення; скорочення часу представлення нового продукту. Дослідження, що проводяться різними аналітиками ринку і консалтинговими фірмами, показують, що MES забезпечує суттєві переваги для підприємств, що використовують MES, в порівнянні з тими підприємствами, які цього не роблять. За даними статистики MES забезпечує: 83

Секція «Інформаційні технології та системи»

- зниження тривалості виробничого циклу в середньому на 45%; - скорочення часу введення даних, зазвичай на 75% або більше; - скорочення кількості незавершеної продукції в середньому на 24%; - зниження обсягу паперової звітності між змінами в середньому на 61%; - скорочення робочого періоду виробничого циклу в середньому на 27%; - скорочення непотрібної паперової документації в середньому на 56%; - скорочення обсягу шлюбу в середньому на 18%. Головна особливість пропонованого рішення - відповідність сучасним вимогам відкритості і масштабування систем автоматизації, що дозволяє їх легко розвивати до єдиної корпоративної інформаційної системи всього підприємства. Основними цілями впровадження єдиної інформаційно-керуючої системи підприємства обрані наступні: - забезпечення більш якісного проведення технологічних процесів виробництва спирту за рахунок значного поліпшення рівня інформатизації та автоматизації виробництва; - скорочення втрат і реалізація існуючих резервів виробництва шляхом використання сучасних засобів АСУТП і MES, а також забезпечення більш повного і оперативного контролю роботи підрозділів заводу через Web; - зниження енергоспоживання виробництва за рахунок впровадження елементів системи контролю та обліку тепла і енергії, оперативного аналізу та планування споживання; - підвищення якості продукції шляхом впровадження автоматизованої системи лабораторного контролю; - підвищення загального рівня ефективності управління підприємством за рахунок інтеграції всіх важливих виробничих даних в одному технологічному архіві, якісного і повного представлення інформації для всіх приймають рішення. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Апостолюк В. О. Інтелектуальні системи керування : конспект лекцій / В. О. Апостолюк, О. С. Апостолюк; Нац. техн. ун-т України “Київ. політехн. інститут”. – Київ, 2008. – 88 c. 2. Балан С. О. Інтелектуальні інформаційні технології в машинобудуванні : навч. посіб. для студентів вищ. навч. закл. / С. О. Балан ; Одес. нац. політехн. ун-т, Ін-т машинобудування. – Одеса : Астропринт, 2002. – 359 c.

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 336.648 / G23

Солодка О.О. д.е.н., доцент, доцент кафедри фінансів, Київський національний університет імені Тараса Шевченка, м. Київ, Україна

ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ ПОЗАБІРЖОВОЇ ТОРГІВЛІ ДЕРИВАТИВАМИ На сучасному етапі розвитку ринку деривативів, обмеження для обігу похідних фінансових інструментів відсутні, проте, на наш погляд, ефективність реалізації стратегій хеджування економічних і фінансових ризиків суб’єктів господарювання є вищою для хеджерів на позабіржовому ринку деривативів, що визначає пріоритетність його розвитку в Україні, зокрема сегментів фондових і товарних деривативів. Отже, на наш погляд, вектор розвитку похідних фінансових інструментів визначає позабіржовий ринок деривативів, базовими активами яких є інструменти ринків, рівень координаційних деструкцій яких потребує мінімізації. У зв’язку з цим, необхідною є активізація розвитку позабіржового ринку деривативів і процесу формування його кон’юнктури через запровадження інформаційних систем позабіржової торгівлі похідними фінансовими інструментами. У позабіржовому обороті відсутній єдиний фізичний центр для виконання операцій, даний ринок не є локалізованим, угоди купівлі-продажу фінансових інструментів укладаються через телекомунікаційні мережі. Ціни встановлюються шляхом переговорів, за правилами, що регулюють позабіржовий оборот, які є гнучкішими за біржові правила торгівлі [1; 3; 5]. На сучасному етапі розвитку позабіржовий ринок являє собою широко розгалужену телекомунікаційну мережу (систему інтернет-трейдингу), що об’єднує учасників торгових операцій і забезпечує надання їм необхідної для укладання угод оперативної інформації щодо біржових курсів, цінових спредів, обсягів укладених угод, звітності за угодами в режимі реального часу. Системи інтернет-трейдингу передбачають можливість інтеграції з депозитаріями, реєстраторами, розрахунково-кліринговими системами, що збільшує їх прозорість і надійність. Позабіржовий ринок має дві організаційні форми: - організований позабіржовий ринок, де торгівля фінансовими інструментами здійснюється за універсальними, чітко встановленими, правилами; - неорганізований позабіржовий ринок, який не передбачає наявність універсальних формалізованих правил. У світовій практиці [2; 3; 4], організовані позабіржові ринки створюються і функціонують у взаємозв’язку з інформаційними системами і технологіями біржової торгівлі, що надає їм ознак організованої торгівлі. Інакше кажучи, організований позабіржовий ринок є організованою позабіржовою системою торгівлі фінансовими інструментами, структура якої складається з таких елементів: звичайні учасники – дилери та брокери, які виконують замовлення інвесторів або діють на власний розсуд і за власні кошти; маркет-мейкери – високо капіталізовані дилери, які здійснюють операції лише з визначеним переліком фінансових інструментів, активно конкурують на ринку за замовлення клієнтів шляхом оголошення власних котирувань на купівлюпродаж фінансових інструментів; електронні торговельні системи. 85

Секція «Інформаційні технології та системи»

Всесвітньо відомими інформаційними системи позабіржової торгівлі деривативами є такі [1; 2; 3; 4; 5]: - автоматизована система котирувань Національної асоціації дилерів цінних паперів (National Association of Securities Dealers Automated Quotations – NASDAQ); - канадська система позабіржової автоматизованої торгівлі (Canadian OverThe-Counter Automated – СОАТС); - система автоматизованого котирування та дилінгу при Сінгапурській фондовій біржі (Singapore Stock Exchange Dealing and Automated Quotation System – SESDAQ). Основними функціями інформаційних систем позабіржової торгівлі деривативами є: інформаційна; організаційна; контролююча; арбітражна; розрахункова; клірингова. Причиною виникнення організованих позабіржових систем торгівлі фінансовими інструментами є прагнення учасників збільшити ємність фондового ринку, створити регульований ринок для фінансування діяльності перспективних невеликих і середніх компаній. Організована позабіржова система торгівлі фінансовими інструментами також містить процедуру лістингу. До компаній емітентів висуваються вимоги щодо мінімального обсягу активів і кількості фінансових інструментів, що вільно обертаються. Крім того, висувається умова, згідно якої фінансові інструменти компанії обов’язково мають котируватися кількома дилерами (не менше двох), які виконуватимуть функції маркет-мейкерів за даними видами інструментів, тобто зобов’язуються встановлювати тверді котирування для їх купівлі та продажу. Механізм функціонування неорганізованого позабіржового ринку подібний до механізму функціонування інформаційно-довідкових систем. Учасники торгів отримують інформацію про ціни на фінансові інструменти, встановлені різними дилерами. Дилери і брокери, які працюють на неорганізованому позабіржовому ринку, встановлюють гнучкі комісійні ставки в залежності від масштабів операцій. В такий спосіб, формується окремий сегмент (неорганізований) позабіржового ринку, де здійснюється торгівля зареєстрованими на біржі фінансовими інструментами. При цьому, інституційні інвестори отримують можливість суттєвої економії витрат на оплату посередницьких послуг. Перевагою даного ринку визнається абсолютна часова необмеженість торгів, навіть за умов, коли на біржі, з певних причин, торгівлю даним фінансовим інструментом призупинено. Таким чином, неорганізований позабіржовий ринок заснований на принципах особистої довіри між учасниками торгівлі, не має універсальних норм і правил торгівлі, учасниками є дрібні емітенти та інвестори, торгівля відбувається стихійно. Зважаючи на відсутність обмежень для обігу похідних фінансових інструментів, вважаємо, що ефективність реалізації стратегій хеджування економічних і фінансових ризиків суб’єктів господарювання є вищою для хеджерів на позабіржовому ринку деривативів, що визначає пріоритетність його розвитку в Україні через запровадження інформаційних систем позабіржової торгівлі деривативами з акцентом на сегментах фондових і товарних деривативів. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Базилевич В.Д. Фондовий ринок: підручник у 2 книгах – Кн. 1 / В.Д. Базилевич, В.М. Шелудько, В.В. Вірченко та інші / [за ред. В.Д. Базилевича]. – К.: Знання, 86

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

3. 4. 5.

2015. – 621с. Базилевич В.Д. Фондовий ринок: підручник у 2 книгах – Кн. 2 / В.Д. Базилевич, В.М. Шелудько, В.В. Вірченко та інші / [за ред. В.Д. Базилевича]. – К.: Знання, 2016. – 686с. Рынок ценных бумаг: учебник для прикладного бакалавриата / [под ред. Ю. Соколова]. ‒ М.: Юрайт, 2014. ‒ 383с. Финансовые инструменты / [под ред. Ф. Фабоцци; пер. с англ. Е. Востриковой, Д. Ковалевского, М. Орлова]. ‒ М.: Эксмо, 2010. ‒ 864с. Финансы: учебник для бакалавров / [под ред. Н.И. Берзона]. ‒ М.: Юрайт, 2013. ‒ 590с.

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004.415.23

Стьопін В. І., Горбатенко Б. В. магістранти кафедри системотехніки, Харківський національний університет радіоелектроніки, м. Харків, Україна

ВПРОВАДЖЕННЯ МІКРОСЕРВІСНОЇ АРХІТЕКТУРИ У ВИСОКОНАВАНТАЖЕНІ СУЧАСНІ WEB-СИСТЕМИ У сучасному світі все більш набуває темпу динаміка розвитку технологій. Всі галузі та бізнеси мають чіткі вимоги, щодо створення нових систем або модернізації існуючих. Але все частіше трапляється, що для успіху на ринку – необхідно регулярно впроваджувати нові технології. Розширення статичних систем займає недопустимо багато часу та коштів, що робить ідеї функціонального проектування застарілими. Саме тому необхідно використовувати новітні технології проектування, однією з яких є мікросервісна архітектура, що дозволяє вирішити ряд зазначених проблем. Сьогодні до створення великомасштабних web-додатків ставиться більше умов, ніж будь-коли [1]. Це викликано ростом популярності різних платформ, зокрема мобільних пристроїв, а також різна швидкість підключення до Інтернету або конфігурація пристроїв користувачів. Це стимулює архітекторів і розробників на досконалий вибір рішень та технологій для побудови додатку, використання розподілених серверів, систем доставки контенту (CDN), та інших хмарових сервісів для роботи с даними. Використання великої кількості технологій в одній системі має свої недоліки: підвищення складності, вартості та часу розробки. Так як головною задачею при створенні будь-якої системи є мінімізація цих показників, проблема вибору лягає на архітектора системи. Існує велика кількість різноманітних рішень, в залежності від предметної області та бюджету, але основні помилки при запуску додатку залишаються незмінними: перенавантаження, недоступність внаслідок помилок в окремих частинах системи, завантажені канали передачі інформації, відказ бази даних, тощо. Виникнення цих помилок є сигналом того, що система використала всі свої ліміти і потрібна її модернізація. Мікросервісна архітектура побудови програмного додатку допомагає вирішити більшість з наведених проблем завдяки трьом основним перевагам: легка розширюваність, стійкість до помилок та доступність [2]. Завдяки невеликій кількості задач, що виконується мікросервісом, зазвичай їх підключають достатню кількість та при виникненні помилки в одному з них – легко переключитися на інший. Це підвищує доступність системи, особливо, якщо сервіси фізично розподілені по серверам. Одним із головних чинників, що впливає на вибір мікросервісів – це незалежність про88

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

грамних компонентів один від одного та стандартизована система передачі інформації між різними частинами системи. Це дозволяє використовувати будь-які технології всередині однієї системи там, де це необхідно. Також, створення або підключення нових мікросервісів займає менше часу та коштує дешевше, ніж інтеграція тих самих рішень всередині однієї системи. Завдяки стандартизованій системі обміну інформації до системи можна підключати мікросервіси інших компаній або розробників, не беручи до уваги деталі їх реалізації. Вважаючи різноманітність вхідних умов, проектування мікросервісів може виявитися занадто складною задачею. Альтернативою є сервіс-орієнтована архітектура (SOA), але вона має ряд недоліків. По-перше, сервісна шина, у класичному уявлені, не може бути використана в умовах сучасного ринку та необхідній швидкості в розробці web-систем через неможливість використання гнучких методологій розробки. По-друге, повторне використання сервісів всередині сервісної шини призводить до того, що при розширенні системи додатковим сервісом, необхідно виконувати перевірку всіх інших сервісів всередині шини. Проте, також допускається, що сервіси можуть функціонувати всередині мікросервісів, які підключаються до системи. Мікросервісна архітектура може поступово впроваджуватися у систему зі зростанням ступеня навантаження. Для ефективної роботи всієї системи, необхідно переконатися, що всі компоненти функціонують незалежно один від одного та можуть бути замінені, як показано на Рис. 1. У високонавантажених системах така необхідність обумовлена зростанням продуктивності окремих компонентів, зменшення негативного впливу компонента на систему, а також швидке відновлення компоненту у разі програмного збою або повного відказу.

Рис. 1. Приклад взаємодії елементів у сервісній архітектурі Впровадження всіх елементів, показаних на Рис. 1, не є обов’язковим. Наприклад, якщо зовнішня, статистична частина web-системи функціонує без затримки, то додавання алгоритму RoundRobin для сортувати користувачів на різні IP-адреси серверів не потрібно. Всі додаткові мікросервіси позначені як Backend сервери, а доступ до них надається завдяки стандартизованому інтерфейсу, наприклад REST API. На відміну від рішень типу SOAP чи WSDL, які передають більше даних, ніж JSON. Для бази даних створено окремий сервер для зберігання кешу memcache, до якого мають доступ всі мікросервіси. Для побудови мікросервісних рішень можуть використовуватися різні компоненти, звідки виникає чимало проблем, які пов’язані з передачею, зберіганням та обробкою інформації [3]. Одна із таких проблем – це зберігання даних на різних серверах 89

Секція «Інформаційні технології та системи»

бази даних. Вона може бути вирішена завдяки використанню додаткових таблиць, де зберігається місцезнаходження даних, що потрібні користувачу. Але якщо в системі використовуються файли великого розміру, такі як зображення, відео чи документи, для них слід створювати окремі сервери для їх зберігання. При впроваджені мікросервісної архітектури зазвичай використовуються вже існуючі рішення, які виконуються у хмарі та можуть бути розширені окремо від системи, що розробляється. Завдяки таким рішенням можливо скорочувати час та вартість розробки web-систем. Зазвичай, найбільші постачальники мікросервісів, такі як Amazon чи Google, надають одразу декілька мікросервісів, які гарно взаємодіють один з одним. Таким чином, значну частину бізнес-логіки можливо перенести у хмару, що знизить навантаження на сервер та призведе до покращення обробки даних завдяки великій кількості аналітичних додатків, які можуть бути використані безкоштовно. Недоліками мікросервісів не очевидні, але треба пам’ятати, що зламатись може все, тому при підключенні мікросервіси треба мати на увазі хоча б один додатковий сервіс зі схожим функціоналом. У розробленій web-системі може виявитись неоднозначність навантажень, тому перед тим, як почати оптимізацію будь-якої частини системи, треба напевно визначити, що гальмує виконання мікросервісів. Незважаючи на те, що більшість провайдерів мікросервісів мають власні розширювані серверні можливості, завжди необхідно проводити тестування на тих об’ємах, які приближені до реальних. Таким чином, впровадження мікросервісної архітектури – це поступова оптимізація високонавантаженої web-системи та створення її окремих, незалежних частин для пiдвищення ефективностi. Завдяки розподіленню серверів для виконання окремих задач та впровадженню мікросервісів можна досягнути стабільної, швидкої та надійної роботи web-системи. Завдяки постачальникам мікросервісів, значну частину бізнеслогіки системи можна розмістити у хмарі, яка легко масштабується, має високу доступність та надійність зберігання даних. При використанні мікросервісної архітектури, програмний додаток значно легше та дешевше підтримувати та масштабувати. Так як використовується єдиний інтерфейс взаємодії між системою і мікросервісами, REST API, стає можливим використання будь-якої мови програмування всередині однієї системи для розробки окремих компонентів. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Клеппман М. Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка / Мартин Клеппман. – СПб.: Питер, 2016. – 640 с. 2. Microservice Architecture / M.Amundsen, M. McLarty, R. Mitra, I. Nadareishvili. – Boston: O'Reilly Media, 2016. – 146 с. 3. Richardson L. RESTful Web APIs / L. Richardson, M. Amundsen, S. Ruby. – Bostom: O'Reilly Media, 2013. – 406 с.

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК:373.3/.5.048:331.548](091)(410)"192"

Тименко М.М. Канд. пед. наук, науковий співробітник Інститут педагогіки НАПН України, м. Київ, Україна

СУЧАСНІ ІКТ У ШКОЛАХ ВЕЛИКОЇ БРИТАНІЇ Впровадження інформаційно-комунікаційних технологій (ІКТ) практично в усі сфери життя, і особливо в освіту на всіх її рівнях є вимогою часу й умовою успішного розвитку громадянського суспільства. Використання вчителями та учнями сучасних ІКТ у школах Великої Британії підвищують якість навчання й освіти, дають змогу людині успішніше й швидше адаптуватися до навколишнього середовища, до соціальних змін. Це дає кожній людині можливість одержувати необхідні знання. Основними інструментами створення ІКТ середовища у школах Великої Британії на сучасному етапі розглядаються мережеві застосування ІКТ на основі Web 2.0 (блоги, електронні закладинки, вікі тощо), віртуальні навчальні середовища та навчальні комп’ютерні ігри. Концепція Web 2.0 характеризується динамічним та інтерактивним підходом до використання WWW і складається з наступних елементів: Веблог (Weblog); Лінклог і букмаркінг (linklog, bookmarking); Подкаст (Podcast); РСС фід (RSS feed); Вікі (wiki). Веблог (Weblog) – це популярний засіб спілкування в школах, веб-сайт, на якому розміщені індивідуальні поштові журнали для записів на регулярній основі. Завдяки діалоговому стилю документації записи блогів вміщують тексти, гіпертексти, зображення, зв’язки з іншими сайтами та ресурсами (зокрема відео та аудіо). Характерною особливістю блогів є записи, що відображаються в зворотному хронологічному порядку та архівуються за певними критеріями (наприклад, на місячній основі). Звичайною стратегією шкіл стосовно блогів є створення індивідуальних веблогів для кожного учня та вчителя, що розташовуються на шкільному веб-сайті або у шкільному Інтранеті. Завдяки цьому учні можуть надсилати записи зі своїх журналів, а вчителі мають можливості писати до них коментарі та рекомендації. Лінклог і букмаркінг (linklog, bookmarking) – це форма створення електронних закладинок та посилань, що є засобом розміщення, класифікації та поширення спектру Інтернетресурсів. Досягається через поширення інформації та коментарів через створені користувачами Інтернету переліки електронних закладинок та їх класифікацію відповідно до корисності ресурсу. Закладинки можуть створюватись для особистого використання та поширення серед користувачів. Ця технологія створює переваги для використання в освіті, а саме: знаходження та створення нових освітніх об’єднань користувачів за певною темою; ефективне поширення доступу до класифікованих ресурсів; розроблення нових положень з теми, що охоплюють погляди учасників. Подкаст (Podcast) – це завантаження підписником аудіо- та відеофайлів з Інтернету за допомогою використання технології RSS (RSS syndication technologies). Подкаст (Podcast) є популярною формою поширення аудіоматеріалів для використання у мобільних пристроях, портативних комп’ютерах, МР3-програвачах тощо. Поширеними формами Podcasts є музичні та ток-шоу, інтерв’ю з учнями, вчителями та відомими людьми, аудіокниги, практичні рекомендації та керівництва, поширення інформації для батьків та громадськості тощо. Більшість Podcast, створених школами, представ91

Секція «Інформаційні технології та системи»

лено у спеціальній директорії для освітян. Вони містять матеріали для учнів 5–19 років та вчителів. Також є Podcasts для викладання навчальних дисциплін (англійська мова та література, математика та природничі дисципліни, ІКТ та дизайн, бізнесосвіта, сучасні іноземні мови, археологія, історія, географія, мистецтво та музика, фізичне виховання). РСС фід (RSS feed) забезпечує короткі статті щодо веб-змісту або короткий виклад змісту веб-сторінок у вигляді листів. Статті та гіперпосилання, що вказують на оригінальний веб-зміст представлений у вигляді XML-файл, зазвичай визначаються як RSS feed, webfeed, RSS channel. Здатність поповнювати інформацію через RSS feeds дозволяє підписнику відслідковувати зміну та появу нової інформації на оригінальних веб-сайтах за рахунок використання веб-браузера. На відміну від підписників звичайних друкованих газет підписники RSS мають можливість отримувати доповнення у вигляді Podcasts, PDF-файлів, аудіо та відеоматеріалів [1]. Британський вченийТоні Вагнер (Tony Wagner) у своїй книзі «Глобальний розрив у досягненні» описує сім видів навичок, які можна досягти використовуючи ІКТ у навчанні: критичне мислення і вирішення проблем; співпраця між мережами та провідний вплив; спритність і адаптивність; ініціатива та підприємництво; ефективне усне та письмове спілкування; доступ та аналіз інформації; цікавість і фантазія. Це навички, які пов'язані з проактивним розвитком і змінами і мають чіткі зв'язки з розвитком бізнесу та суспільства за останні роки з впровадженням ІКТ впродовж їхньої діяльності [4]. Отже ,важливість ІКТ для освіти як сектора є набагато більшою, ніж розгляд ІКТ як окремого суб'єкта на основі знань, і його слід розглядати як таке. ІКТ не тільки допомагають вчителю спрямовувати процес навчання відповідно до особистісних потреб учнів, але й сприяють формуванню в учнів цифрової компетентності, цифрової грамотності, що є необхідною умовою успішної життєдіяльності. ІКТ допомагають учням розвинути свій потенціал відповідно до вимог сучасного ринку праці, розвивають креативне мислення, сприяють впровадженню інновацій у навчально-виховний процес. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Зубченко О. С. Застосування ІКТ-технології в освіті Великої Британії / О. С. Зубченко // Освіта та розвиток обдарованої особистості. - 2017. - № 7-8. - С. 90-100. 2. Open Source Educational Foundation. – [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.osef.org 3. Free Software Foundation. – [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.fsf.org/. 4. Tony Wagner. The Global Achievement Gap. 2015. Basic Books. 320p.

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 371:31:004

Тищенко М.А. викладач кафедри англійської мови гуманітарного спрямування №3, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», м. Київ, Україна

ПЕРЕВАГИ ТА НЕДОЛІКИ ВИКОРИСТАННЯ СУЧАСНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ У НАВЧАННІ ІНОЗЕМНОЇ МОВИ Розвиток мовленнєвих компетентностей в наш час є невід’ємною характеристикою формування особистості. Активна співпраця України з закордонними партнерами у всіх галузях нашої життєдіяльності та нові вектори взаємодії вимагають від студентів вищих навчальних закладів постійно покращувати свою навички володіння іноземною мовою і робити це у стислі строки. Тож актуальність використання сучасних інформаційно-комунікаційних та веб технологій у якості інструменту форсування процесу навчання студентів вищих навчальних закладів іноземної мови спеціального вжитку є надзвичайно важливою [2: 27]. Вивчаючі наукові праці вітчизняних та закордонних методистів [1; 3; 4], які займались розробкою цього питання, та використовуючи пізнавальний та зіставний методи дослідження цієї проблеми, нами були виділені основні переваги та недоліки використання інформаційно-комунікаційних та веб технологій, які наявні у наш час. Порівнюючи інформаційно-комунікаційні технології та веб інструменти, які використовують викладачі іноземної мови під час своїх занять та задля задоволення потреб навчання під час самостійної роботи студентів, нами були знайдені наступні відмінності:  методи розробки навчального продукту - інформаційно-комунікаційні технології зазвичай розроблюються техніками апаратного та програмного забезпечення у тісній співпраці з методистами та викладачами іноземної мови, які не лише заповнюють програмний продукт контентом, а й здатні правильно з методичної та педагогічної точки зору побудувати ієрархію матеріалу за рівнем мовленнєвої компетентності, наприклад, комп’ютерного курсу на CD-ROM. З веб технологіями ситуація трохи інша, оскільки дуже рідко до розробки програми залучаються фахівці у галузі методики викладання іноземної мови, що зводить нанівець усі переваги веб додатку;  кросплатформенність – в наш час питання кроссплатформенності інформаційно-комунікаційних та веб ресурсів є надзвичайно важливим, оскільки, від того, чи є спосіб взаємодії користувача та програмного забезпечення, залежить мотивація та темпи використання програмного продукту. Величезною перевагою веб ресурсів над інформаційно-комунікаційними технологіями є те, що усі веб додатки можливо використовувати на мобільних операційних системах Google Android та iOS, чого не скажеш про інформаційно-комунікаційні технології, які користувач може використовувати, наприклад, на операційній системі Windows, але не зможе навіть встановити на Linux;  прив’язка до географічної та часової точки – використання інформаційно-комунікаційних технологій зазвичай вимагає використовувати стаціонарний пе93

Секція «Інформаційні технології та системи»

рсональний комп’ютер, який може знаходитись вдома чи у навчальному закладі. Для того, щоб продовжити навчання, студенту потрібно перебувати саме у цій географічній точці у заданий час. У сучасному світі, де темпи життєдіяльності людини надзвичайно високі, така вада є надзвичайно негативним фактором у розвитку мовленнєвих компетентностей. Виходом із цієї ситуації, що склалася, є використання веб додатків, доступ до яких студент та викладач може мати у будь-який час та будь-де;  синхронізація – це питання дуже мало досліджувалось вітчизняними та закордонними науковцями, але, на нашу думку, воно є важливим, оскільки надає більше можливостей для користувачів. Використовуючи веб додаток, студент або викладач може синхронізувати роботу та її результати між різними пристроями. Для цього необхідно лише мати обліковий запис користувача та з’єднання з всесвітньою мережею Інтернет. Викладач може перевірити етапи виконання завдань студентами у навчальному закладі на робочому персональному комп’ютері чи планшетному ПК, а по дорозі додому продовжити роботу з додатком, використовуючи смартфон, оскільки усі дані автоматично синхронізовані. На жаль, існує дуже мала кількість програмного забезпечення інформаційно-комунікаційних технологій, де існую можливість синхронізувати свою роботу між різними пристроями. Підводячи підсумки, слід зазначити, що ми перелічили лише основні переваги та недоліки використання інформаційно-комунікаційних та веб технологій, яки можна використовувати для покращення мовленнєвою компетентності студентів вищих навчальних закладів. Насправді, їх може бути набагато більше, але, на нашу думку, зазначені вище фактори найсильніше впливають на підвищення рівня використання інформаційно-комунікаційних технологій загалом. Для подолання цих перепон потрібна плідна співпраця не лише уряду України та вищих навчальних закладів, але й взаємодія між викладачами іноземної мови та інженерами, які розроблюють ці програмні продукти. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Беспалько В. П. Образование и обучение с участием компьютеров (педагогика III-го тысячелетия) / Владимир Павлович Беспалько. – М. : Изд-во психологосоциального ин-та; Воронеж: Изд-во НПО «МОДЭК», 2012. – 352с. 2. Конышева А. В. Современные методы обучения английскому языку / Ангелина Викторовна Конышева. – изд. 2-е, стереотип. – Минск : ТетраСистемс, 2014. – 175 с. 3. Методика викладання іноземних мов у середніх навчальних закладах: підручник для студентів вищих закладів освіти / [С. Ю. Ніколаєва, О. Б. Бігич, Н. О. Бражник та ін.]. – К. : Ленвіт, 2002. – 328 с. 4. Шестопалова І. О. Індивідуалізація навчання іноземних мов у вищій школі Великої Британії / І. О. Шестопалова. – К.: Науковий світ, 2004. – 184с.

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 004.02, 004.9

Ткаченко О.А. к.ф.-м.н., доцент кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

Кудінов А.І. магістрант кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

ПРОБЛЕМИ РОЗРОБКИ ТА ФУНКЦІОНУВАННЯ МЕСЕНДЖЕРІВ Месенджер – програма для зв'язку користувачів між собою. Повідомлення пересилаються практично миттєво. Додатки розроблені різними компаніями, встановлюються на комп’ютер (ПК) або мобільний пристрій (наприклад, смартфон). В залежності від функціональності кожної з програм-месенджерів в них можна: - просто обмінюватися текстовими повідомленнями; - додавати до переписки стікери; - пересилати файли різного формату; - спілкуватися групами або навіть здійснювати відеодзвінки з одним або декількома людьми. Обов'язкові умови для спілкування: - на ПК чи мобільному пристрої іншого користувача встановлена така ж програма-месенджер для спілкування; - спілкування (листування) між користувачами (абонентами) різних програм неможливе; - наявність Інтернету, саме через нього здійснюється пересилання повідомлень. Розглядаючи ринок сучасних месенджерів, можна дійти висновку, що існує велика кількість продуктів, які заявляють про свою надійну систему безпеки та анонімності. Проте проблема полягає в тому, що ці твердження про захист та приватність спілкування часто не цілком правдиві і в реальності з цими аспектами все далеко не так добре. Приватність в системах-месенджерах означає, що користувач повинен мати підстави довіряти компанії, що розробила продукт, який він застосовує. Проблема полягає в тому, що, зазвичай, таких підстав немає. Код програми найчастіше знаходиться в закритому доступі та можливість незалежної перевірки відсутня. Це призводить до того, що навіть в ситуації, коли розробники серйозно ставляться до питання приватності користувачів, не розголошуючи їхні дані, наявність помилки в коді може надати зловмисникам можливість доступу до такої інформації. Часто політикою компаній є зберігання інформації та відповідного контенту, створеного користувачами, дані про їх друзів і знайомих, використанні програми, транзакції і навіть інформацію, яку про користувача опублікували інші користувачі. В результаті навіть месенджери, які вважаються досить захищеними, в реальності зовсім такими не є, тобто вони не анонімні. Ці дані в подальшому використовуються в рекламі і стають допоміжним об’єктом для монетизації. Сучасні месенджери найчастіше централізовані чи побудовані на технології P2P. 95

Секція «Інформаційні технології та системи»

В обох випадках дані можуть бути перехоплені та вкрадені. Технологія P2P передбачає рівноправність учасників спілкування характеризуються тим, що вони елементи можуть зв'язуватися між собою, на відміну від централізованих месенджерів, коли лише окрема категорія учасників, може надавати певні сервіси іншим. В P2P користувачі вільно взаємодіють з іншими. В результаті автономії користувачів вони не можуть довіряти один одному та покладатися на поведінку інших, тому виникають проблеми анонімності та забезпечення збереження приватної інформації. P2P набула розвитку завдяки ідеям, пов'язаним з обміном інформацією через месенджери, які формувалися у руслі того, що кожен користувач може надавати та отримувати ресурси, які надаються будь-якими іншими учасниками спілкування. Наприклад, у випадку мережі Napster [3] це був обмін музикою, в інших випадках це може бути щось інше. Певний рівень анонімності при використанні технології Р2Р реалізовується шляхом направлення даних через інші вузли. Це робить важкою ідентифікацію того, хто завантажує чи пропонує інформацію. Більшість цих програм також мають вбудоване шифрування. В країнах, де домашній доступ до Інтернету дуже швидкий, як, наприклад, в Японії, ряд анонімних файлообмінних мереж вже досягли високої популярності. У випадку централізованої системи зловмисникам потрібно лише зламати центральний сервер, а при P2P-схемі інформація зберігається на пристроях, що беруть участь в листуванні, і якщо стоїть завдання атаки конкретного користувача, то достатньо скомпрометувати його пристрій або гаджет того, з ким він спілкується. І все це означає, що навіть найбільш захищені месенджери мають ті чи інші проблеми кіберезпеки. Деякі компанії намагаються вирішити ці проблеми за допомогою блокчейн (blockchain) [1]. Замість того, щоб зберігати інформацію на пристрої чи центральному сервері, її можна помістити в блокчейн. Дані (повідомлення) при цьому так само шифруються за допомогою спеціальних алгоритмів (симетричних, асиметричних тощо), а для розшифровування потрібні ключі, що не передаються по мережі [2]. Блокчейн – вибудуваний за певними правилами безперервний послідовний ланцюжок блоків, що містять інформацію. Блокчейн, як вічний цифровий розподілений журнал економічних транзакцій, що може бути запрограмований для запису не тільки фінансових операцій в якості криптовалюти, а й практично всього, що має будь-яку цінність. Такий підхід дозволяє уникнути необхідності використання телефонного номера чи інших ідентифікаторів для користування месенджером. І, таким чином, зв'язати надіслані повідомлення з конкретним користувачем неможливо навіть у випадку, коли в майбутньому з’являться способи зламу наявного шифрування і отримання несанкціонованого доступу до інформації користувача. Але не всі в захваті від новітньої технології cпілкування. Зокрема американський економіст Н. Рубіні розкритикував технологію блокчейн, заявивши, що за десятиліття у даній технології так і не з’явилися загальні та універсальні базові протоколи, які зробили Інтернет загальнодоступним (TCP/IP і HTML). Також він вважає, що наявність децентралізованих транзакцій без посередників залишається «сумнівною, 96

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

утопічною мрією». Водночас, втілення блокчейн-технології в програмі потребує великої кількості зусиль розробників, розуміння її архітектури та її місця в проекті. Крім того, блокчейн не вводиться без допоміжного шифрування на кожному його рівні. Все це призводить до того, що блокчейн, хоча і є в теорії ідеальною системою захисту та анонімності для месенджерів, все ще не настільки поширений. Для захисту інформаційних та веб-ресурсів можна використовувати криптографію [4], як основний метод захисту, так і як допоміжний для технології блокчейн. Криптографію для шифрування повідомлень почали використовувати давно – задовго до того, як з'явилося шифрування на ПК. У той час шифрування полягало в заміні букв і цифр. Шифрування – це процес кодування інформації, в результаті якого вона стає недоступною для третіх осіб. Часто для шифрування і дешифрування повідомлень використовується один і той же ключ. У міру зростання потужності ПК ключі стають все більш довгими, а алгоритми шифрування все більш складними. На сьогоднішній день «золотим стандартом» вважається 256-бітний ключ. Такий ключ добре захищений від хакерів. На те, щоб перебрати всі можливі комбінації, потрібні мільярди років. Таким чином додавання додаткового захисту спеціальним ключем до блокчейну практично робить неможливим потрапляння повідомлень до третього лиця. Таким чином можна зробити висновок, що захист даних користувача та його анонімність є головними проблемами месенджерів, які можна вирішити за допомогою новітніх алгоритмів шифрування і технології блокчейн. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Михеев А., Генкин А. Блокчейн. Как это работает и что ждет нас завтра / А. Михеев, А. Генкин. – М.: Альпина Паблишер, 2016. – 62 с. 2. Мэйволд Э. Безопасность сетей / Э. Мэйволд. – М.: Эком, 2005. – 312 с. 3. Napster – Top Music & Radio. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://itunes.apple.com/us/app/napster-top-music-radio/id584557117?mt=8 4. Душкин Р.В. Математика и криптография. Тайны шифров и логического мышления./ Р.В. Душкин. – М.: АСТ, 2017, 288 с.

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004.65,004.02,004.9

Ткаченко О.А. к.ф.-м.н., доцент кафедри інформаційних технологій,

Ткаченко О.І. к.ф.-м.н., доцент кафедри інформаційних технологій,

Ковбатюк Г.О. бакалавр кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

ІНТЕЛЕКТУАЛІЗАЦІЯ ДІЯЛЬНОСТІ СТРАХОВОЇ КОМПАНІЇ Страхова компанія завжди працює з великими обсягами документів, облік яких необхідно вести, і містити усі дані у повному порядку і актуальному стані. Тому для страхової компанії є актуальним технологізація процесів обліку і обробки документів. Одним зі шляхів такої технологізації є використання інформаційних чи інтелектуальних систем, які надають можливість збереження та відповідної обробки всіх необхідних даних. ЕС виникли як практичний результат застосування і розвитку теорії та практики штучного інтелекту. Експертна система – інтелектуальна система, що виконує функції експерта (фахівця в конкретній предметній області) при вирішенні завдань з деякої предметної області. ЕС надають поради, проводять аналіз, надають рекомендації та консультації, ставлять діагноз тощо. ЕС може повністю взяти на себе функції, виконання яких зазвичай вимагає залучення досвіду експерта, або допомагати особі, що приймає відповідне управлінське рішення в обраній предметній області. ЕС застосовують для вирішення складних задач, що пов’язані із застосуванням знань експертів і де логічна обробка інформації переважає над обчислювальною, наприклад: - прийняття рішень в складних ситуаціях страхової діяльності; - розуміння природної мови документів страхової діяльності; - визначення проблеми та шляхів її вирішення в сфері страхової діяльності; - аналіз візуальної інформації. В роботі пропонується авторська система «Страхова компанія», основними компонентами якої є: - інформаційна база (база даних (БД) + база знань (БЗ)); - машина виведення (інтерпретатор правил, розв'язувач, механізм логічних висновків); - компонента (модуль) придбання знань - підсистема пояснень (модуль порад та пояснень); - інтерфейс користувача. БД призначена для збереження початкових і проміжних даних задачі в сфері страхової діяльності, що вирішується в даний момент. Дані – окремі факти, що характеризують об’єкти, процеси і явища області страхування та їх властивості. БЗ – сукупність знань про предметну область, що записана у вигляді правил мо98

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

вою, яка є зрозумілою для користувача та експерта. Знання – закономірності предметної області (принципи, зв’язки, закони), що характеризують практичну діяльність в сфері страхування, професійний досвід експертів тощо. БЗ ЕС «Страхова компанія» – сукупність відомостей про правила укладання договорів страхування, про правила перевірки страхувальників тощо. Машина виведення – програма, що моделює процес міркувань експерта на основі знань у БЗ. Компонента придбання знань автоматизує процес наповнення ЕС знаннями, що отримані під час діалогу з експертом або інженером знань Пояснювальна компонента відслідковує процес отримання висновку. Виводить довідкову інформацію про задіяні фрагменти БЗ. Полегшує тестування системи і підвищує довіру до отримання висновку. Інтерфейс користувача – компонента, що організовує спілкування з користувачем як під час отримання висновку, так і під час придбання знань. Основними характеристиками ЕС «Страхова компанія» є: - обмеженість предметною областю – страховою сферою діяльності; - можливість прийняття управлінських рішень (щодо контрактів, страхувальників та т.і.) за умов неповноти даних; - можливість пояснення своїх дій при розв’язуванні задач страхової компанії; - можливість розширення та нарощування функцій системи; - імітування діяльності експерта; - використання не точних алгоритмів, а так званих евристик (методів, які спираються на досвід та знання експерта). Для функціонування ЕС «Страхова компанія» БЗ має бути наповнена знаннями. Для цього запрошують експертів в галузі страхування, завдання яких – описати всі відомі знання для функціонування ЕС. У БЗ мають бути наявні знання першого та другого родів. Знання першого роду – загальновідомі факти, явища, закономірності, що визнані в області страхування. Знання другого роду – набір емпіричних правил та інтуїтивних висновків, якими користуються експерти, приймаючи рішення в умовах невизначеності за наявності неповної суперечливої інформації. У БЗ ЕС «Страхова компанія» містяться переважно знання першого роду, але мають бути й знання другого роду. Режими роботи ЕС «Страхова компанія»: 1. Режим придбання знань – спілкування експерта з ЕС здійснюється через посередництво інженера зі знань. 2. Режим вирішення задач (консультацій) – спілкування користувача з ЕС здійснюється самостійно для отримання результату чи способу отримання рішення. Інтелектуалізація процесу формування страхових договорів за допомогою системи управління документообігом ставить на електронні рейки виконання основного бізнес-завдання страхової компанії. Функціонування ЕС «Страхова компанія» описано нижче. Всі користувачі (клієнти) ЕС (страхувальники, страхові агенти, особи, що приймають управлінські рішення тощо) спочатку проводять свою ініціалізацію (авторизацію). Після авторизації 99

Секція «Інформаційні технології та системи»

користувач починає свою роботу із системою (рисунок 1). Користувач може вибрати потрібні дані серед тих, що вводяться чи зберігаються в інформаційній базі ЕС.

Рис. 1. Вікно вибору класу потрібних даних На рисунку 2 зображено форму, за допомогою якої вводяться дані про страхових агентів.

Рис. 2. Вікно введення даних про страхового агента Для введення даних про страхового договору використовується вікно «Контракт», що наведено на рисунку 3.

100

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Рис. 3. Вікно введення даних про договір Авторська ЕС «Страхова компанія» призначена для спрощення роботи страховиків, для автоматизованого введення, контролю та моніторингу страхової діяльності компанії (наприклад, під час укладання договорів занесення всіх даних про клієнта здійснюється автоматизовано). Розроблена інформаційна база авторської ЕС «Страхова компанія» сприяє підвищенню ефективності роботи агентів страхової компанії з документами і, як наслідок, підвищенню ефективності роботи всієї страхової компанії.

101

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004.65,004.02,004.9

Ткаченко О. І. к.ф.-м.н., доцент кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

Жук Д. О. магістрант кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

МОНІТОРИНГ ВЕБ-КОНТЕНТУ: ПРОБЛЕМИ ТА ПЕРСПЕКТИВИ Сьогодні Інтернет є невід'ємною частиною життя більшості людей. Часто зупинки в роботі веб-сайтів можуть призвести до втрати клієнтів, репутації, кар’єри, грошей та багато іншого. Тому слід вчасно отримувати інформацію про недоступність вебдодатків та помилки для швидкого їх виправлення. Для вирішення цієї проблеми існує декілька варіантів [1, 2]. Перший – моніторинг самого додатку. Як правило, такий моніторинг передбачає встановлення додаткового коду до програми та надсилання запитів від клієнтів до сервера для передачі інформації про користування веб-додатком. Цей спосіб підходить для отримання даних про відвідування веб-сторінок, тривалість перебування на них користувача, моніторингу пересування всередині додатку тощо. До таких сервісів належать, зокрема, Google Analytics, SE Ranking, Piwik, Woopra. Ці веб-ресурси призначені для збору статистики з використання веб-сайту користувачами і не інформують розробників про виявлені помилки, а зберігають їх у звіті чи надсилають електронною поштою. Другий спосіб вирішення проблеми – моніторинг серверів та веб-додатків із зовнішніх ресурсів. Цей спосіб передбачає періодичне надсилання запитів до веб-сайту та аналіз відповіді. Перевагою такого моніторингу є насамперед те, що веб-ресурси перевіряються третьою стороною, що не залежить від працездатності сервера, на якому вони знаходяться. Щоб використовувати такі сервіси необхідно, як правило, зареєструватись, ввести список посилань для перевірки і вибрати спосіб сповіщення. До найбільш відомих засобів можна віднести: host-tracker, monits, site24x7. Всі ці вебсервіси мають майже однаковий набір основних функцій: додавання нових сайтів для моніторингу, сповіщення розробників про невдалі запити, виведення інформації про невдалі запити, виведення статистики з перевірки веб-сторінок [3]. При пошуку готових рішень складно, майже неможливо, знайти веб-сервіс, який би безкоштовно чи за невелику платню задовольняв наступні потреби: - Можливість поєднання посилань, що перевіряються, в групи, щоб вебсторінки з одного веб-сайту належали до одного проекту і не були розкидані в системі. Деякі сервіси надають таку можливість лише за умови придбання підписок (що актуальні для великих проектів та підприємств). - Надсилання запитів для перевірок не рідше ніж раз в 5 хвилин. Майже всі сервіси безкоштовно надсилають запити з періодом від 5 хвилин до 30, але такий інтервал може бути завеликим для негайного виявлення помилок. Лише за додаткову платню інтервал можна зменшити. - Додавання інших користувачів до існуючих проектів. Дуже мала кількість із існуючих сервісів надає таку можливість, хоча вона є дуже важ102

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

ливою, тому що сьогодні над проектом, як правило, працює декілька розробників і всім їм необхідно мати контроль над ситуацією при виникненні помилки. - Управління доступом користувачів різних категорій до даних. Наприклад, менеджери також хочуть знати, що відбувається з проектом, чи бачити статистику запитів по веб-додатку, але їм не слід надавати доступ до редагування проектів та веб-ресурсів, що перевіряються, щоб вони не змінили налаштування. Тому доцільно мати різні права доступу до проекту для розробників та менеджерів. Існуючі веб-сервіси такого функціоналу не мають. - Можливість швидкого доступу до веб-сервісу для перегляду помилок. Більшість існуючих веб-додатків реалізовано у вигляді веб-сайтів, до яких можна потрапити лише через браузер. Це зручно, бо до веб-сервісу можна потрапити з будь-якого пристрою. Але більшість сервісів зберігають сесію користувача лише добу, після чого йому треба знову входити до облікового запису. В наш час існують так звані Progressive Web Apps (PWA) [4], які встановлюються на робочий стіл пристрою і якими можна користуватись так само, як і звичайними настільними програмами, хоча вони й працюють через браузер. PWA дозволяють безпечно зберігати сесії користувачів протягом тривалого періоду і не треба кожного дня знову заходити в обліковий запис. - Опис помилки при сповіщенні навіть, якщо перервався доступ до сервісу. Так як існуючі сервіси працюють як веб-сайти, то після того, як прийшло сповіщення про невдалий запит і у розробника перервався доступ до Інтернету, він не зможе дізнатись інформацію про помилку, а в сповіщеннях, як правило, повідомляється, що з веб-додатком щось не так. При використанні PWA, існує можливість із сповіщенням відразу передавати інформацію для опису помилки. Тому, якщо в розробника немає доступу до Інтернету, він все одно може переглянути інформацію про помилку. - Сповіщення про відновлення роботи веб-ресурсу (наприклад, веб-додатку). Серед існуючих сервісів моніторингу веб-ресурсів тільки деякі надсилають сповіщення про відновлення роботи веб-сайту, хоча така можливість була б доречна, адже іноді розробники не можуть відразу побачити сповіщення, і якщо веб-додаток запрацював, то йому треба про це знати, щоб при виправленні помилок він не зупинив його роботу. - Можливість поставити перевірку на паузу під час оновлення веб-додатку. Інколи під час оновлення веб-додатків вони можуть стати недоступні, тому сервіс моніторингу відразу почне сповіщати про це розробника, хоча він про це знає. Тому було б корисно ставити на паузу моніторинг, щоб уникнути надлишкових сповіщень та перевірок. Для вирішення вказаних вище проблем було створено систему моніторингу вебресурсів з використанням технології PWA. Система об’єднує в собі серверну частину, яка безпосередньо проводить моніторинг веб-ресурсів (наприклад, веб-сайтів) і зберігати дані до бази даних MongoDB, та клієнтську частину, яка реалізована як вебсайт для взаємодії з користувачами з будь-якого комп’ютера. 103

Секція «Інформаційні технології та системи»

Система має такі складові: Головна сторінка, на якій розміщуються список проектів та список останніх помилок по всіх проектах. Сторінки проектів, на яких розміщуються списки посилань, що перевіряються, та виводиться основна інформація щодо їх стану. Сторінки інформації про помилки. На них виводиться інформація про помилки запитів до посилань. Сторінка управління обліковим записом, на якій користувач зможе налаштувати сповіщення, пароль та основну інформацію. Клієнтська частина системи реалізована на основі технології PWA. PWA – вебзастосунок, який є гібридом звичайної веб-сторінки (веб-сайту) та настільного додатку. Створюється за допомогою можливостей, що надаються сучасними веб-браузерами, але при цьому його використання нагадує використання звичайного додатку. Ознаки PWA: - поступовість – працюють для будь-якого користувача, незалежно від вибору браузера; - адаптивність – добре відображаються на будь-якому форматі пристрою; - незалежність від з'єднання – можуть працювати офлайн чи на мережах з низькою швидкістю; - схожість на застосунки – користувачу вони здаються рідними застосунками, і мають подібні взаємодії та навігацію; - завжди оновленість, завдяки процесу оновлення технології service worker; - безпечність – передаються через HTTPS для попередження перехоплення і впевненості, що контент не підроблено; - виявлені ідентифікуються як "додатки" завдяки W3C та області реєстрації сервіс-воркерів, що дозволяє пошуковим машинам їх знайти; - можуть встановлюватись – дозволяють користувачам додавати додатки які вони вважають корисними на свій робочий. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Лавлинский Н.Е. Мониторинг сайта – отказоустойчивость и качество обслуживания [Електронний ресурс] / Н.Е. Лавлинский // Метод Лаб. – Режим доступу: https://www.methodlab.ru/articles/monitoring_saita/. 2. Методы мониторинга веб-сайтов и сервисов [Електронний ресурс] // Хабр. – Режим доступу: https://habr.com/ru/post/138989/. 3. Поступовий веб-застосунок [Електронний ресурс] // Вікіпедія. – Режим доступу: https://uk.wikipedia.org/wiki/Поступовий_веб-застосунок. 4. Progressive Web Apps [Електронний ресурс] // Google Developers – Режим доступу: https://developers.google.com/web/progressive-web-apps/.

104

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 004.65,004.02,004.9

Ткаченко О.І. к.ф.-м.н., доцент кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

Тромса Д.В. магістрант кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

ДЕЯКІ АСПЕКТИ РОЗРОБКИ ІГРОВИХ МОБІЛЬНИХ ДОДАТКІВ В наш час особливе поширення отримали різноманітні ігрові мобільні додатки – явище інформаційного суспільства, що в останні десятиліття мають виняткову популярність. Вони приваблюють широку аудиторію, в яку входять представники різного віку і верств населення. Спостерігається стрімкий розвиток програмного забезпечення, комп’ютерних ігор, вдосконалення методів розробки і реалізації комп’ютерних ігор, графічних представлень, розробка нових методів взаємодії користувача з додатками. Створення ігрового мобільного додатку є засобом відображення своїх ідей і розробки свого унікального проекту. Мобільний ігровий додаток – програмне забезпечення (ПЗ), призначене для роботи на смартфонах, планшетах та інших мобільних пристроях. Багато ігрових мобільних додатків встановлені на самому пристрої чи можуть бути завантажені на нього з on-line-магазинів мобільних додатків, таких як App Store, Google Play, Windows Phone Store та інших (безкоштовно чи за плату). Спочатку ігрові мобільні додатки використовувалися для підтримки популярних на той час комп’ютерних ігор, але їх високий попит призвів до їх поширення. Ринок ігрових мобільних додатків сьогодні дуже розвинений і постійно зростає. Цей ринок проходить у своєму розвитку ті ж етапи розвитку, що й мобільні додатки іншого призначення. Попит та наявність інструментів для розробників мобільних додатків зумовили швидке поширення цих додатків та призвела до виникнення великої кількості пізнавальних ресурсів про них – з відгуками, рекомендаціями та оглядами, а саме: блоги, журнали та спеціальні служби виявлення мобільних і немобільних додатків в Інтернеті. У 2014 р. державні регуляційні служби України почали створювати та регулювати мобільні додатки, зокрема ті, що мають відношення до медичної індустрії. Деякі компанії почали пропонувати мобільні додатки, як альтернативний метод надання інформації, на противагу офіційним веб-сайтам. Так, наприклад, у 2017 р. більш ніж 60% трафіку на сайти українських мікрофінансових компаній було отримано з мобільних пристроїв. Розробка ПЗ для мобільних пристроїв (в том числі й для ігрових мобільних додатків) потребує врахування їх обмежень та можливостей. Мобільні пристрої працюють на акумуляторі та мають менш потужні процесори, ніж персональні комп'ютери. Також ці пристрої мають додаткові функції, зокрема, визначення місцезнаходження, фото- та відеокамери. Розробникам ПЗ для мобільних пристроїв доводиться також 105

Секція «Інформаційні технології та системи»

враховувати широкий спектр розмірів екрана, різні технічні характеристики та конфігурації обладнання через сильну конкуренцію мобільного ПЗ та зміни в кожній платформі. Розробка ігрових програм для мобільних платформ вимагає використання спеціалізованих інтегрованих середовищ розробки. Мобільні додатки спочатку тестуються в середовищі розробки, використовуючи емулятори, а потім перевіряються на місцях. Емулятори забезпечують недорогий спосіб перевірки та тестування ігрових мобільних додатків. Важливе значення має також дизайн інтерфейсу ігрових мобільних додатків. Цей мобільний інтерфейс розглядає обмеження та контексти, екран, вхід і мобільність як контури для дизайну. Користувач часто фокусується на взаємодії з пристроєм, а інтерфейс тягне за собою компоненти як апаратного забезпечення, так і ПЗ. Вхід користувача дозволяє ним маніпулювати системою, а випуск пристрою дозволяє системі вказувати ефекти маніпулювання користувачами. Обмеження дизайну мобільного інтерфейсу включають в себе обмежені увагу та форм-фактори, зокрема такі, як розмір екрана мобільного пристрою для користувача. Контексти мобільного інтерфейсу відображають сигнали щодо активності користувача, такі, як розташування та планування, які можуть відображатися в результаті взаємодії користувачів у ігровому мобільному додатку. В цілому, мета дизайну мобільного інтерфейсу насамперед полягає в наданні користувачам ігрових мобільних додатків зрозумілого і зручного інтерфейсу. Всі люди захоплюються іграми або тим, що з ними пов'язано, багато з них колинебудь хотіли придумати чи реалізувати свою гру. Ігрові мобільні додатки створюються під існуючі мобільні платформи, але користувачі грають, використовуючи ці додатки, протягом недовгого часу (в основному в транспорті), то ці ігри повинні бути ненапруженими комп’ютерними іграми, простими у використанні і не обтяженими будь-яким складним сюжетом. Тому основний сюжет авторського ігрового мобільного додатку має полягати в тому, що гра, а саме рівні поділені на пори року, і вони настають в зворотному порядку, а гравцю потрібно дійти до кінця для виправлення цієї ситуації та відкриття «безкінечного» рівня. Після визначення сюжету було визначено жанр гри. Наприклад, платформерів, зокрема, вертикальних, де сенс гри полягає в стрибках вгору, та аркад не так багато, але більшість з них успішні, тому хотілося б обрати якийсь цікавий стиль. Було прийнято рішення зробити гру в стилі Casual games – це популярно, досить таки стильно і барвисто. Також цей стиль сподобається багатьом користувачам, бо, як правило, він відрізняється простими правилами і не вимагаєть від користувача особливої посидючості, витрат часу на навчання чи особливих навичок, потрібних під час гри. З жанром визначилися, пора б і задуматися над технічним моментом, а саме в виборі програмного середовища. Вибір відразу впав на Unity. На це було три причини: він безкоштовний (зокрема, його стартова версія) і ним абсолютно спокійно можна користуватися по ліцензійній угоді; поширена мова об’єктно-орієнтованого програмування (в нашому випадку С#); великий обсяг інформації, яку можна знайти про Unity в Інтернеті. 106

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

У кожній грі повинен бути головний герой, при його створенні слід відштовхуватися від стилю гри (в нашому випадку – це Casual). Коли дивишся на зображення в цій стилістиці, то це можуть бути, як роботи, так і зовсім незрозумілі істоти. Тут важко вигадати щось таке, щоб воно було обов’язково у фінальній частині гри. Саме тому на даний момент існує декілька варіантів, тобто є декілька прототипів і до кінцевої версії додатку він може змінитися десятки разів, перш ніж він отримає свою фінальну форму [1-3]. У авторському мобільному платформері є цілий ряд перешкод і, в цілому, створюється напруження по ходу проходження гри, особливо якщо воно йде занадто швидко. Але головним є добре збалансування цього напруження, адже Casual не передбачає занадто важких та напружених моментів і наявності особливих навичок у гравця. Так у грі з'явилися: - декілька видів платформ, основними завданнями яких є просування головного героя вгору, але є і небезпечні платформи, завдання яких не таке однозначне; - ящик , який може швидко закінчити гру, якщо доторкнутися до нього або здивувати, якщо знищити його дистанційно; - погодні умови, основне завдання яких – завадити гравцю просуватися вище в комфорті, якщо ті перешкоди, що були описані вище занадто легкі. - Також у додатку є система очок та збору монет, які потрібні для проходження рівня та відкриття наступних рівнів, а ще є два способи керування: за допомогою акселерометра та при доторканні до екрану. Протягом останнього року показник покупок мобільних пристроїв зріс в рази. Ці дані постійно збільшуються, і в наш час динаміка не змінюється. Актуальність і доцільність ігрових мобільних додатків очевидна. Головне, щоб перед розробкою були чітко визначені цілі відповідного ПЗ і його застосування. Результатом виконаної роботи є авторський ігровий мобільний додаток. Проект цього додатку може отримати свій подальший розвиток і вдосконалення шляхом поліпшення внутрішніх та зовнішніх складових. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Дейтель П., Дейтель Э., Дейтель Э., Моргано М. Андроид для программистов. Создаем приложения / П. Дейтель, Э. Дейтель, Э. Дейтель, М. Моргано. СПб: БХВ-Питер, 2013. – 950 с. 2. Майер Р. Программирование приложений для планшетных компьютеров и смартфонов/ Р. Майер. М.: Эксмо, 2011. – 812 с. 3. Google Android. Программирование для мобильных устройств. СПб: БХВ-Питер, 2011. – 540 с.

107

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004.65,004.02,004.9

Корчевний Л.Л. магістрант кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

СИСТЕМА ФОРМУВАННЯ ТА ОПТИМІЗАЦІЇ ТУРИСТИЧНИХ МАРШРУТІВ Отримання точної і достовірної інформації до того, як вона втратить свою актуальність, завжди було основним завданням комунікації, але тільки в останній час більш розвинуті технології зробили реальним отримання інформації практично в режимі реального часу. Здешевлення технологій поширення інформації та кросплатформенність обробки/передачі мультимедіа позначилося і на сприйнятті традиційних джерел інформації. Все більше людей в якості основного засобу отримання інформації називають Інтернет. Для сучасної людини Інтернет тепер настільки ж необхідний, як повітря, комунікації або електрика. Такі зміни не можуть залишити поза увагою багато сфер нашого життя, в тому числі й туризм. Туризм став одним з важливих факторів економіки, тому розглядається це не просто як подорож чи відпустка. Основною метою туризму є знайомство з іншими країнами та народами, засіб встановлення контактів та взаєморозуміння між ними. Туризм охоплює не тільки такі фактори, як подорожі та дозвілля, а й економіку. Туризм є туристичним підприємством. Крім туристичних організаторів та посередників є й інші підприємства та організацій, що займаються туристичною діяльністю. Це можуть бути різні асоціації, транспортні компанії [1]. Формування туристичної пропозиції відбувається в установах туристичної галузі. Індустрія туризму включає такі основні компоненти: туристичний регіон, туристична організація та туристичне підприємство. Коли турист вибирає мету своєї подорожі, він порівнює різні місця та послуги, що там надаються, і вибирає ті, що йому найбільше підходять. Туристичні організації формують туристичну політику, створюють сприятливі рамки для туризму та стимулюють його розвиток у відповідному районі. Такими організаціями є туристичні організації у формі приватних чи державних структур. Вони працюють на трьох рівнях: федеральному, регіональному та міському. Такі організації необхідні для планування розвитку туризму в регіонах і країнах, координуючи маркетинг туристичних продуктів. Тому розробка спеціалізованих інформаційних систем в сфері туризму в наші дні особливо актуальна [2]. В наш час у туризмі використовується багато сучасних комп'ютерних технологій, наприклад, глобальні комп'ютерні системи бронювання, інтегровані комунікаційні мережі, мультимедійні системи, смарт-карти, системи управління інформацією та інші. Електронна комерція активно впроваджується на ринок туризму. Електронні туристичні бюро, дозволяють будь-якому власнику кредитної картки придбати екскурсію, забронювати місце на літаку або в готелі, купувати квитки та орендувати автомобіль. За даними німецьких експертів, близько 25% всіх продажів туристичних 108

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

продуктів може бути здійснено найближчим часом через електронну комерцію. Системи комп'ютерних резервацій дозволили прискорити процес резервування авіаквитків та реалізовувати їх у реальному часі. Як наслідок, якість обслуговування поліпшується, з'являються можливості оптимізувати завантаження авіалайнера, впроваджують гнучку стратегію ціноутворення та застосовують нові методи управління. Успішне функціонування туристичної фірми на ринку немислимо без використання сучасних інформаційних технологій. Специфіка технології розробки і реалізації турпродукту вимагає таких систем, які б в режимі реального часу надавали б дані про доступність транспортних засобів та можливості розміщення туристів і швидкого резервування і бронювання місць, а також автоматизацію прийняття рішень допоміжних завдань при наданні туристичних послуг (паралельне оформлення таких документів, як квитки, рахунки і путівники, забезпечення розрахункової і довідковою інформацією). Авторська інформаційна система індивідуальної організації туристичної поїздки надає користувачу можливість збору та аналізу інформації, порівняну з можливостями туристичного агентства в цій галузі. Система має довідковий характер, тому не включає вбудовану підсистему інтерактивного бронювання турів, авіаквитки, квитки на заходи, готельні номери та інші послуги. Проте, як частина інформування користувача, вона надає своєчасну та актуальну інформацію про можливість таких дій, про місцезнаходження точок надання цих послуг. Загалом, система надає користувачу всю необхідну інформацію для прийняття рішення щодо своїх подальших дій. Основною діяльністю туристичної організації є процес розробки та просування туристичного продукту на ринок. Тут важливим є процес розробки нового туристичного продукту, тому на цьому етапі необхідний створення програмного продукту, який забезпечує інформаційну підтримку процесу прийняття рішень. Для прийняття рішень найбільш важливим є швидкість прийняття рішень та правильність вибору маршруту і транспортних засобів. Для ефективного прийняття рішень щодо формування і оптимізації туристичних маршрутів було створено модель, яка надає можливість генерації чи зміни варіантів туристичних маршрутів і обчислення найбільш вигідних. Використання розробленої авторської інформаційної системи у туристичному процесі прискорює цикли управління, забезпечує зростання інтелектуальних можливостей всієї системи менеджменту, покращує якість управління через використання баз даних та можливості прогнозування прийнятих рішень. Особливо актуальне використання розробленої системи з точки зору розробки індивідуальної екскурсії та формування туристичного продукту в невеликих організаціях, де часто це завдання повністю надається одній людини. Якщо у великих фірмах питання формування туру розглядаються спеціалізованими відомствами, то складність обробки аналогічного масиву інформації для однієї особи є очевидною. Тому, при розробці інформаційної системи для організації ефективної туристичної поїздки, було проаналізовано та оптимально побудовано зв'язок компонентів та інформаційних потоків для координації процесів генерації туристичних маршрутів однією людиною. Реалізовані в авторській системі електронні каталоги дозволяють практично подорожувати по запропонованим маршрутам, переглядати ці маршрути в активному 109

Секція «Інформаційні технології та системи»

режимі, отримувати інформацію про країну, об'єкти по маршруту маршрутів, дані про готелі та інші об'єкти проживання, а також про законодавство у сфері туризму. Клієнт може запланувати програму екскурсії, вибрати її відповідно до вказаних оптимальних параметрів. Врахування місцезнаходження є одним з основних факторів надання послуг користувачам в контексті їх потенційних потреб. Аналітики вважають, що більшість туристичних заходів локалізовані, бо шукаються найближчі магазини, туристичні агентства та розклад громадського транспорту. Завдяки технологіям геолокації смартфони знають, де користувач знаходиться, і розроблена авторська система використовує цю інформацію. Розроблена авторська система дозволяє користувачу самому вносити зміни в кінцевий продукт, тим самим персоналізувати його за своїм бажанням. Це можна досягти за умови широкого використання відповідних компонентів авторської інформаційної системи оптимізації процесів генерації та формування туристичних маршрутів. В ході роботи було проведено докладне дослідження предметної області, а система реалізована з використанням API Google і технології GPS, що дозволяє задовольняти вимогам, необхідним як до формування маршруту, так і до завдань щодо автоматизації процесів генерації ефективних транспортних туристичних маршрутів. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Грачова О.Ю., Маркова Ю.А., Мішина Л.А. Організація туристичного бізнесу. Технологія створення турпродукту /О.Ю. Грачова, Ю.А. Маркова, Л.А. Мішина. – М.: Дашков і Ко, 2010. – 276 с. 2. Гаврилов В.П. Інформаційні системи і технології в туризмі / В. П. Гаврилов. – Харків: ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2016. – 168 с. 3. Артеменко О.І., Пасічник В.В., Єгорова В.В. Інформаційні технології в галузі туризму. Аналіз застосувань та результатів досліджень. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://VNULPICM_2015_814_3.pdf. 4. Хорунжак О.В. Розвиток інформаційних технологій в туризмі. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.sworld.com.ua/index.php/uk/ tourism-andrecreation-411/theoretical-and-methodological-foundations-of-tourism-andrecreation-411/11752-411-1087

110

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 004.65,004.02,004.9

Ткаченко О.І. к.ф.-м.н., доцент кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

Ладченко А.І. магістрант кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ПРИ РОЗВ’ЯЗАННІ ПРОБЛЕМ ФІНАНСОВОЇ СФЕРИ З кожним роком на ринку з’являються все більш нові види інформаційних технологій та систем. Нейронні мережі (НМ) входять в життя розробників програмних продуктів для вирішення різноманітного кола практичних задач, в тому числі й проблем фінансової сфери. НМ – математична програмна модель, що побудована згідно з принципом функціонування біологічних нейронних мереж, тобто мереж нервових клітин живого організму. Працює НМ так: на входи нейронів надходять сигнали. При цьому враховується синоптичне навантаження, тобто значимість кожного зі входів. Потім вхідні сигнали одних нейронів надходять на входи інших нейронів. Навантаження кожного такого зв’язку може бути позитивним (збуджуючі зв’язки) або негативним (гальмівні зв’язки) [1, 3]. Вони визначають обчислення НМ, а значить її пам’ять та поведінку, що цілком відповідає принципу роботи мозку людини – її «процесору». На рисунку 1 показано загальну структуру НМ.

Рис. 1 Структура нейронної мережі Вхідний шар є каналом, через який зовнішнє середовище є шаблоном для НМ. Як тільки шаблон буде представлений на вхідному шарі, вихідний шар створить інший шаблон. По суті, це все, що робить НМ – вона зіставляє шаблон введення з тим, який 111

Секція «Інформаційні технології та системи»

найкращим чином відповідає результату навчання. Вихідний шар НМ – це те, що насправді є шаблоном для зовнішнього середовища (результат обчислення). Кількість вихідних нейронів має бути пов'язана з типом роботи, яку повинна виконувати НМ. Існує два рішення, які повинні бути прийняті щодо прихованих шарів: скільки прихованих шарів насправді є в НМ і скільки нейронів буде в кожному з цих шарів. Проблеми, що потребують двох прихованих шарів, зустрічаються дуже рідко. Сьогодні немає теоретичної причини використовувати НМ з більш ніж двома прихованими шарами, тому майже всі існуючі проблеми, що вирішуються НМ, підходять тільки для одного прихованого шару. Навіть якщо приховані шари не взаємодіють безпосередньо із зовнішнім середовищем, вони суттєво впливають на кінцевий результат, тому слід ретельно вибирати кількість нейронів в ньому. В НМ може виникнути проблема «переоснащення», коли НМ має таку здатність обробки інформації, що обсягу інформації, яка міститься в навчальному наборі, недостатньо для навчання нейронів в прихованих шарах [1, 3]. Багатошарові перцептрони успішно застосовуються для вирішення деяких складних і різноманітних проблем фінансової сфери, навчаючи їх за допомогою популярного алгоритму, відомого як алгоритм зворотного поширення помилок. В авторському програмному продукті вирішення проблем фінансової сфери на основі НМ використовується Resilient – алгоритм поширення, який дуже схожий на зворотне поширення. Сама НМ складається з нейронів (основних одиниць обробки інформації, таких як нейрони в людському мозку) одного типу, розташованих в різних шарах. Як правило, модель нейрона може бути зведена до наступної блок-схеми (рисунок 2).

Рис. 2. Блок-схема моделі нейрону Багатошаровий перцептрон Румельхарта – окремий випадок перцептрона Розен112

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

блатта, в якому один алгоритм зворотного поширення помилки навчає всі шари. Назва не відображає особливості даного виду перцептрона і не пов'язана з тим, що в ньому декілька шарів (тому що декілька шарів було і у перцептрона Розенблатта). Особливістю перцептрону Румельхарта є наявність більш ніж одного учня шару (як правило, два чи три, для застосування більшої кількості зараз немає підґрунтя, бо втрачається швидкість без придбання якості). Необхідність у великій кількості шарів-учнів відпадає, бо єдиного прихованого шару достатньо, щоб перекодувати вхідний сигнал так, щоб отримати лінійну карту для вихідного сигналу. Але є припущення, що, використовуючи більшу кількість шарів, можна зменшити кількість елементів у них, тобто сумарна кількість елементів у шарах буде менше, ніж при використанні одного прихованого шару. Одним із серйозних недоліків алгоритму зі зворотним поширенням помилки, що використовується для навчання багатошарових НМ, є занадто довгий процес навчання, що робить непридатним використання цього алгоритму для широкого кола завдань фінансової сфери, які вимагають швидкого вирішення. В наш час відомо багато алгоритмів, що прискорюють процес навчання, зокрема: QuickProp, метод сполучених градієнтів, метод Левенберга-Маркара і ін. В роботі використано алгоритм Resilient Propagation (Rprop) який був запропонований М. Рідміллером (M. Riedmiller) і Г. Брауном (H.Braun) [2]. На відміну від стандартного алгоритму Backprop, RProp використовує тільки знаки приватних похідних для підстроювання вагових коефіцієнтів. Алгоритм використовує так зване «навчання по епохах», коли корекція ваг відбувається після пред'явлення НМ всіх прикладів з навчальної вибірки. При розробці НМ для вирішення задач прогнозування у фінансовій сфері було використано Encog Machine Learning Framework. В даному фреймворці є можливість застосувати багатошаровий перцептрон, алгоритм еластичного розповсюдження та нормалізацію вхідних даних і зчитування з формату даних .cvs. Метод створення НМ для роботи у фінансовій сфері дуже простий. Слід вказати кількість прихованих одиниць і шарів на вході, щоб отримати нову BasicNetwork. Кожен шар у новоствореній НМ матиме функцію активації гіперболічного тангенса – ActivationTANH. Далі спрацьовує алгоритм навчання НМ. Для прогнозування у фінансовій сфері запропоновано використання багатошарового перцептрона Румельхарта, як архітектуру НМ та алгоритм еластичного розповсюдження, як навчання. Цей підхід реалізовано у відповідному авторському програмному продукті. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Haykin S.S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. / S.S. Haykin. М.: Изд. дом Вильямс, 2006. – 1104 c. 2. Riedmiller M., Braun H. A direct adaptive method for faster backpropagation learning: The RPROP algorithm. / M. Riedmiller, H. Braun. San Francisco, 2006. – 674 рр. 3. Хайкин С. Нейронные сети: Полный курс. /С. Хайкин. – М.: Изд. дом Вильямс, 2008. – 1103 с.

113

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004.02, 004.9

Ткаченко К.О. старший викладач кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

Плісенко В.О. бакалавр кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

МУЗИЧНІ ПРОГРАВАЧІ: ДЕЯКІ АСПЕКТИ РОЗРОБКИ В наш час музику можна прослуховувати не тільки на спеціальних пристроях але і на телефоні, комп’ютері, навіть телевізори можуть програвати музику; записування виконується набагато швидше і дає більшу чіткість та якість. Проаналізувавши становище, виявилося що найпопулярнішими пристроями прослуховування музики є комп’ютер або смартфон: працюючи у офісі чи вдома – використовується персональний комп’ютер (ПК) чи інший гаджет; їдучи у транспорті чи на прогулянці – використовується смартфон. Але для виконання цих дій потребується спеціальне програмне забезпечення. У зв’язку з цим з’являється потреба розробки програвача, який міг би програвати музику. Базовими вимогами для програвача є: - читати якомога більше аудіо-файлів; - надавати можливість користувачу керувати програванням; - регулювати гучність; - відображати мета-дані файлу, такі як виконавець, назва, рік та ін. Зараз більшість смартфонів можуть виконувати ті самі функції, що й ПК і навіть більше, численність людей, які віддають перевагу смартфону зростає, і більша частина програмних продуктів розроблюється для мобільних пристроїв, тим самим зменшуючи численність аналогів для ПК. Згідно цього було прийнято рішення розробити музичний програвач саме для ПК, і розширити вибір програмного продукту користувачів ПК. Хоча вибір музичних програвачів на ПК невеликий, серед них можна виділити досить популярні та функціональні: це стандартний програвач ОС Windows – Windows Media Player та програвач, розроблений невеликою командою програмістів – AIMP. Windows Media Player – безкоштовний програвач звукових і відео файлів, розробляється корпорацією Microsoft і додається до ОС Windows [1]. Випускаються також версії цього плеєра для інших ОС, таких як Mac OS і Solaris, але вони поступаються версії для Windows по ряду параметрів: менша функціональність, рідша з’являються нові версії, підтримують меншу кількість типів медіа-файлів. Розглянемо переваги та недоліки Windows Media Player, базуючись на суб’єктивному погляді. До переваг можна віднести: - безкоштовність – багато нових програвачів мають статус умовно безкоштовних, тобто, вони мають тільки частину доступного функціоналу, другу треба придбати у виробника, і саме у цій частині знаходяться важливі частини функцій типу еквалайзера, редагування метаданих тощо; 114

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

простота – зрозуміла навігація та охайний дизайн, тобто, його просто вивчити де що візуально розташовується і як потрапити до того чи іншого налаштування; - багатоформатність – програвач підтримує майже всі формати аудіо-файлі починаючи від mp3 до flac. На рисунку 1 показано програвач Windows Media Player. -

Рис. 1. Програвач Windows Media Player Попри високу популярність та сильні переваги цей програвач має й недоліки: відсутність можливості редагування метаданих; неповна кросплатформеність – програвач доступний не для всіх ОС, як було описано вище на інших платформах цей програвач має менше функціоналу. AIMP – безкоштовний аудіо програвач з закритим початковим кодом, написаний мовою програмування Delphi [2]. У багатьох оглядах AIMP порівнюється з медіаплеєром Winamp. Насамперед рецензенти відзначають схожість інтерфейсів програм, при цьому одні називають це недоліком, в той час як інші не надають цьому особливого значення. Рецензії носять позитивний характер, хоча крім переваг вказуються і недоліки плеєра. На рисунку 2 показано програвач AIMP. Розглянемо його переваги та недоліки, виключно із суб’єктивної точки зору. Переваги: - редагування метаданих – на відміну від попереднього представника, AIMP підтримує редагування метаданих першої (ID3v1) базової та другої (ID3v2) розширеної версії; - автопрогравання – програвач запам’ятовує точку паузи та при наступному відкритті починає автоматично програвати відповідну мелодію з відповідно місця, що економить частинку часу; - гнучкість – програвач дозволяє встановлювати додаткові плагіни, тим самим розширюючи його можливості, будь то пагін для візуального відображення або який-небудь кодек. 115

Секція «Інформаційні технології та системи»

Рис. 2. Програвач AIMP Недоліки: - розташування – цей програвач завжди знаходиться поверх інших вікон на відміну від попереднього представника, тобто, при швидкому переході між вікнами програвач не згортається чи переходить на задній план, а залишається зверху, що може відволікати від роботи; - оформлення – цей програвач повна протилежність попередньому. Він має складний дизайн, на вивчення або налаштування якого знадобиться певний час; - кросплатформеність – для ПК розроблена версія тільки для платформи Windows, тому користувачі наприклад, Linux або MacOS повинні будуть шукати альтернативні програвачі, хоча AIMP також доступний для мобільної платформи Android. Проаналізувавши цих представників, їх позитивні та негативні сторони, вимоги до створюваного програвача стали більш чіткими та ясними. На основі цього можна сказати, що потрібен програвач, який буде читати більшу частину існуючих аудіофайлів, мати простий та зрозумілий інтерфейс, надавати можливість редагувати та додавати метадані та доступний на багатьох платформах. У роботі було розглянуто питання місця музичного програвача у житті людини, розглянуті деякі представники, їх переваги та недоліки, визначено функціонал, яким повинен володіти створюваний програвач та показано перші кроки його розробки. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Windows Media Player. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://uk. wikipedia.org/wiki/WMP. 2. AIMP. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://uk.wikipedia.org/ wiki/AIMP. 116

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 378.147:[512.64+514.12]

Харламова Л.Д. Викладач-методист, Індустріально-педагогічний технікум Конотопського інституту Сумського державного університету, м. Конотоп, Україна

ТЕХНОЛОГІЇ ПІДВИЩЕННЯ МОТИВАЦІЇ НАВЧАННЯ МАТЕМАТИКИ СТУДЕНТІВ ТЕХНІКУМІВ ТА КОЛЕДЖІВ Неодноразові опитування випускників закладів професійно-технічної освіти надають підстави стверджувати, що сучасна молодь у більшості випадків має низький рівень мотивації навчання, не розуміє значущості математичної освіти у власній діяльності та майбутньому професійному зростанні. Основною причиною такої тенденції є недостатньо сформована математична компетентність, яка є однією з ключових компетенцій кожної сучасної людини. Відомо, що математика має вагомий вплив на розвиток пізнавальних процесів та інтелектуальні можливості студентів. Вивчення математичних дисциплін тренує гнучкість і адаптивність мислення, розвиває абстрактне, аналітичне та критичне мислення, формує вміння концентруватися: ставити мету та послідовно її досягати. Математична компетентність допомагає людині адаптуватися у сучасному інформаційному середовищі новітніх технологій, постійно розвиватися та професійно зростати впродовж всього життя. Враховуючи сучасний стан та перспективи розвитку української економіки, значущість та проблеми математичної освіти в Україні, навчанню математики слід приділити особливу увагу та значення. Відомо, що відношення до вивчення математики у багатьох вступників до технікуму сформувалося у школі. Слід враховувати, що переважна більшість студентів технікумів усвідомлює значущість отриманих математичних знань та навиків у системі ступеневої освіти в Україні, але демонструє критичне ставлення до процесу навчання, не докладає достатніх зусиль до систематичного здобуття знань та умінь. З аналізу інформаційних джерел відомо, що дослідженню мотивації навчальної діяльності студентів присвятили свої праці відомі науковці Бевз Г.П., Ільїн Є.П., Маркова А.К., Матюхіна М.В., Морзе Н.В., Слепкань З.І., Фрідман Л.М. та інші психологи, педагоги, математики, методисти, але питання вивчення мотивації навчальної діяльності студентів другого курсу технікумів (коледжів) в сучасних умовах розвитку суспільства залишається актуальним. Мета роботи: теоретично обґрунтувати причини низької мотивації навчання математичних дисциплін студентів технікумів (коледжів) та запропонувати ефективні технології навчання для підвищення її рівня. Вченими доведено, що мотивація є одним з провідних факторів успішного навчання, що студенти з різними рівнями навчальних досягнень можуть відрізнятися один від одного не інтелектуальним рівнем, а мотивацією навчальної діяльності. Діяльність студентів технікумів і коледжів є навчально-професійною, тому їх мотивація формується в результаті взаємодії навчальних та професійних мотивів. Навчальнопрофесійна мотивація студентів технікуму зводиться до з’ясування ними цінності процесу навчання, значущості здобутих в межах навчального закладу знань та вмінь 117

Секція «Інформаційні технології та системи»

у майбутній професійній діяльності, кар’єрі, в особистому житті або навчанні та самоосвіті [1]. Причинами зниження мотивації навчання студента можуть бути: 1. втрата мотивації навчання внаслідок суперечності між вимогами до організації навчальної діяльності студента у технікумі та його можливостями (вчитися занадто легко або, навпаки, складно, в залежності від темпу навчання, складності завдань, доступності викладання, застосування технічних засобів навчання та інноваційних технологій; недостатня організованість, дисциплінованість, відсутність систематичного контролю та допомоги з боку батьків або репетиторів, тощо); 2. оточуюче соціальне середовище поза межами навчального закладу та матеріальний рівень життя родини спонукають студента до пошуку додаткових заробітків, придбання досвіду виконання робіт та матеріального заохочення без здобуття наукових знань та досягнень; 3. недостатній рівень базових знань та умінь студента для опанування навчального матеріалу певних тем математичних дисциплін та взаємопов’язаних курсів; 4. нерозуміння значущості та структурно-логічних зв’язків теми, що вивчається, з іншими розділами математики, дисциплінами, з майбутньою спеціальністю; 5. відсутність пояснень та розуміння зв’язку теми з сучасністю (досягненнями у науці, використанням у сучасному повсякденному житті, технологіях, перспективах застосовування тощо). Своєчасне встановлення причин низької навчальної мотивації студента на різних етапах навчального процесу обумовлює вибір наступних інноваційних технологій у навчально-виховній роботі викладача: 1. Проведення неодноразових виховних заходів у формі ділових ігор, тренінгів, бесід, круглого столу тощо, з метою ознайомлення студентів з різними методиками планування часу, постановки перспективних, найближчих та інших цілей, раціонального розрахунку часу на виконання завдань планування та здійснення контролю за виконанням задач планування. Участь у заходах сприяє формуванню адекватної самооцінки, критичного мислення, власної життєвої позиції, формуванню уміння розставляти пріоритети та визначати засоби для досягнення цілей, прагненню до професійного зростання. 2. Постановка диференційованих проблемних (прикладних або сучасних професійних) завдань вирішення яких потребує побудови математичних моделей задач та використання мультимедійних та комп’ютерно-орієнтованих технологій [2]. 3. Створення умов для пошуку шляхів вирішення проблемних завдань за допомогою сучасних технологій, аналізу відомих аналогів математичних моделей задач, пошуку власних розв’язків задач, необхідності систематичного розв’язання задач на повторення раніше вивченого матеріалу з поступовим збільшенням рівня складності та використанням міжпредметних зв’язків. Наприклад, для розв’язання завдання розрахунку витрат на 118

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

будівельні матеріали для виконання сучасного ремонту стелі у кімнатах будинку, виникає потреба у пошуку дизайнерських варіантів ремонту стелі для різних типів кімнат, створенні проектів для різних типів будинків та приміщень, мотивації вивчення можливостей програм комп’ютерної графіки, програмних засобів та математичних методів для здійснення розрахунків, пошуку оптимального рішення. Тому важливим є питання наявності засобів для доступу до необхідної інформації на заняттях, для використання проектних та інформаційно-комунікаційних технологій навчання (математичних програм, програм комп’ютерної графіки, онлайн редакторів тощо) у процесі вивчення математичних дисциплін [3]. Складність дизайну, його аналітичний опис, вибір математичного апарату та програмних засобів для вирішення поставлених завдань роботи над проектом визначають рівень навчальних досягнень студента. 4. Своєчасне використання відкритих для навчання курсів, баз даних, освітніх комп’ютерних середовищ відомих навчальних закладів України та інших країн світу, формування відчуття впевненості у майбутній конкурентоспроможності на вітчизняному ринку праці та за кордоном сприяють підвищенню мотивації здобуття наукових і професійних знань та умінь студентів технікумів (коледжів). 5. Забезпечення студентів навчально-методичними матеріалами, які відповідають сучасним вимогам навчання математичних дисциплін, містять завдання, які передбачають систематичне використання проектних та інших інноваційних технологій. Висновки. Процес навчання студентів другого курсу технікуму в сучасних умовах повинен відповідати принципам STEM-освіти (з англ. Science - наука, Technology – технологія, Engineering – інженерія, Math – математика), тобто програмі навчання молоді за чотирма профільними дисциплінами у міждисциплінарному та прикладному спрямуваннях [4]. Використання вказаних технологій у процесі навчання математичних дисциплін спряє впровадженню STEM-освіти при підготовці молодших спеціалістів, формуванню критичного мислення та навичок дослідницької діяльності. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Сільвейстр А.М. Мотивація навчання студентів як психолого-педагогічна проблема / А.М. Сільвейстр, М.О. Моклюк // Наукові записки. Серія: Проблеми методики фізико-математичної і технологічної освіти. - 2014. №5. – С.152-158. 2. Горбунова Н.Ю. Використання професійно орієнтованих завдань математичного моделювання при навчанні студентів інженерного напрямку / Н.Ю.Горбунова // Сучасні дослідження соціальних проблем. Том 8. - 2017. №4, – С.86-100. 3. Вороненко Т. І. Класифікація навчальних проектів / Т.І. Вороненко // Проблеми сучасного підручника. - К.: Педагогічна думка, - 2016. - С. 76–90. 4. Впровадження STEM-освіти у навчальних закладах України [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://vseosvita.ua/library/vprovadzenna-stem-osviti-unavcalnih-zakladah-ukraini-18345.html

119

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004.422.636.7:303.621.33

Цибульник О. В. студентка групи ІС-18, Харківський торговельно-економічний інститут Київського національного торговельно-економічного університету, м. Харків, Україна

Обоянська Л. А. старший викладач, Харківський торговельно-економічний інститут Київського національного торговельно-економічного університету, м. Харків, Україна

ЗАСТОСУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ПРОГРАМИ MICROSOFT EXCEL ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ОБРОБКИ АНКЕТУВАННЯ Анкетування – це опитування респондентів за допомогою заздалегідь підготовленого запитальника, тобто анкети. Анкета являє собою тонкий і гнучкий інструмент, що вимагає ретельного опрацювання: уточнення типів і формулювань питань, визначення їх кількості та послідовності, коректності та доречності. В анкетуванні необхідно максимально врахувати можливості і вимоги комп'ютерної технології для обробки результатів. Анкетування здійснюється за допомогою нових технологій, прикладами яких є такі програми, як, «Google Forms», «Typeform», «Simpoll», «Anketolog», «Online Test Pad», «SurveyGizmo», «Survey Monkey», «Survio» та інші [1]. Вони є досить популярними у всьому світі, а також в Україні. Програми є дуже зручними у використанні і мають свої переваги у вирішенні тих чи інших питань анкетування: створення швидких онлайн-опитувань; наявність конструктора форм опитувань; створення своїх тем та шаблонів; фільтрація отриманих даних; повідомлення, що настроюються; робота в команді; інтеграція зі сторонніми службами та інше. Але не кожне підприємство здатне придбати такі програми, оскільки вони мають деякі недоліки: деякі програми доступні тільки по підписці, з деяких програм не можна вставити опитування на сайт, у деяких програм відсутні шаблони анкет і питань; деякі програми не мають автоматичної обробки опитування та інше. Для проведення анкетування використовуються не тільки вище зазначенні програми. Не менш ефективною програмою у вирішенні питання обробки анкет є програма Ms Excel, а саме, створення макросів по обробці анкет. Макрос – це набір вказівок та інструкцій, які виконуються як одна вказівка. Макроси дозволяють спростити та автоматизувати процес обробки інформації. Для створення макросів необов’язково знати мову VBA, макрос можна записати за допомогою макрокоманд. Цей засіб називається макрорекордером. Звичайно, макрорекордер дозволяє написати тільки найпростіші VBA-програми, однак і він може принести багато користі. Після запису макросу код програми можна подивитися в редакторі Visual Basic for Applications для виправлення помилок і внесення необхідних змін у макрос [2]. Саме тому нами була використана ця програма, так як при вивченні дисципліни «Офісні комп’ютерні технології» нам було поставлене завдання, щодо самостійної роботи, створити інформаційну систему для обробки анкет. Ми провели анкетування, темою якого було вибрано питання купівлі персонального комп'ютеру. Для дослідження цього питання створено поле досліджень в Ms Excel та накопичування статистики з цього питання. Серед багатьох причин купівлі комп'ютера виділено шість основних: дітям, собі, для ігор, для роботи, як частина 120

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

іміджу, для доступу у Інтернет. Ми створили 2 макроси – Накопичення_даних та Очистка_прапорців. Накопичення статистичних даних відбувається на другому аркуші книги Ms Excel після вводу даних кожної анкети на 1-му аркушу у прапорцях та заміни їх у цифровий вид у діапазоні (В10:G10). Макрос очистки прапорців знімає прапорці у формах (у діапазон (B8:G8) вводиться значення «ЛОЖЬ») та готує таблицю даних опитування для обробки наступної анкети. Для покращення керування процесом обробки анкет та отримання статистичних даних опитування можливо використання кнопок з елементів управління форми. Кнопка Накопичення даних буде виконувати макрос Накопичення_даних, а кнопка Очистка прапорців – макрос Очистка_прапорців.

Таким чином за допомогою макросів у програмі Ms Excel можна створити інформаційну систему обробки анкет з використанням технологій цієї програми: використання форм для внесення даних з анкети до таблиці даних опитування у зручної формі; одночасна робота з декількома листами книги; автоматичне накопичування результатів опитування за допомогою вбудованих функцій. Макрос допомагає нам швидко і без великих зусиль ввести та проаналізувати результати анкетування. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. ТОП-8 сервисов для создания онлайн опросов [Електронний ресурс] // Режим доступу: https://coba.tools/compilation/top-8-servisov-dlya-sozdaniya-onlainoprosov. 2. Академия специальных курсов по компьютерным технологиям. Применение макрорекордера [Електронний ресурс] // Режим доступу: http://www.askit.ru/custom/vba_office/m1/01_03_macrorecoder_vba.htm. 3. Ярка У. Б. Інформатика та комп'ютерна техніка : навчальний посібник . Ч. 1 / У. Б. Ярка, Т. М. Білущак. – Львів : Вид-во Львівської політехніки, 2015. – 200 с.

121

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004.42

Чепіга О.О. старший викладач кафедри інформаційних технологій Харківського навчально-наукового інституту Державного вищого навчального закладу «Університет банківської справи», м. Харків, Україна

ВИКОРИСТАННЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ LANTOPOLOG ДЛЯ АВТОМАТИЧНОЇ ПОБУДОВИ ТОПОЛОГІЇ КОМП`ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖІ ПРИ ПІДГОТОВЦІ ФАХІВЦІВ З КОМП`ЮТЕРНИХ НАУК Анотація: У статті описано використання програмного забезпечення LanTopoLog [1] при підготовці фахівців з комп’ютерних наук. Ключові слова: комп’ютерна мережа, фізична топологія, моніторинг мережевого трафіку. Актуальність. Підвищення ефективності при підготовці фахівців з комп’ютерних наук при вивченні досить широкого спектру питань функціонування, адміністрування, захисту комп’ютерних мереж вимагає використання спеціалізованого програмного забезпечення, яке концентрує у собі використання багатьох інструментів для вирішення тих чи інших задач[2]. Метою є аналіз основних можливостей використання програмного забезпечення LanTopoLog у навчальному процесі. На ринку програмного забезпечення існує цілий ряд програм, які мають подібні можливості. У статті буде розглянуто програмне забезпечення LanTopoLog, оскільки воно має значні функціональні можливості. LanTopoLog дозволяє зробити комплексний аналіз стану комп’ютерної мережі на предмет функціонування мережевих вузлів та перевірки їх захищеності. Використання комп’ютерних програм, які здатні в автоматичному режимі побудувати фізичну топологію комп’ютерної мережі та візуалізувати отриману інформацію надають можливість викладачеві надати студенту цілісну картину з питань побудови, функціонування, адміністрування корпоративної комп’ютерної мережі. Для візуалізації фізичної топології комп’ютерної мережі програмне забезпечення LanTopoLog використовує дані, які програма збирає з мережевих пристроїв за допомогою протоколу SNMP. Крім надання користувачеві цілісного уявлення про фізичну побудову комп’ютерної мережі програмне забезпечення LanTopoLog дозволяє виконувати в он-лайн режимі моніторинг функціонування мережевих пристроїв що забезпечує можливість оперативного реагування на проблеми. Здатність LanTopoLog ведення журналів подій у системі дозволяє у майбутньому виконувати аналіз функціонування системи та вивчати вплив тих чи інших факторів на загальний стан системи. Крім цього, програмне забезпечення LanTopoLog має значний перелік можливостей, а саме: - показує всі пристрої на всіх портах комутаторів, їх імена і адреси IP; - відображає номери VLAN, порти LACP; - виконує постійний моніторинг стану мережевих пристроїв за допомогою ICMP і відображення цього стану на карті мережі; 122

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

- веде журнал подій LanTopoLog; - автоматично додаються комп'ютери в схему мережі в міру їх підключення до мережі із записом в журналі про виявлення нової mac-адреси і з оповіщенням адміністраторів; - зберігає в базі LanTopoLog дату і час останнього підключення до мережі кожного комп'ютера; - надсилає оповіщення адміністраторам мережі про стан тривоги за допомогою email; - виконує інвентаризації комп'ютерів в мережі підприємства засобами WMI; - відображає швидкість з'єднання на портах комутаторів; - виконує моніторинг мережевого трафіку, що дозволяє дізнатися джерело трафіку з точністю до порту комутатора; - виконує моніторинг помилкових і втрачених пакетів (ifInErrors, ifInDiscards). Висновок: використання сучасних програм-сканерів дозволяє надати майбутньому фахівцеві комплексні уявлення про стан та налаштування комп’ютерної мережі. Окремо слід зазначити ефективність зазначеного програмного забезпечення у оцінці відповідності комп’ютерної мережі вимогам безпеки інформаційних систем. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ: 1. Розробник NetView [Електронний ресурс] / Офіційний сайт. - Режим доступу: https://www.lantopolog.com. - Заголовок з екрану. 2. Cisco Systems, Inc. [Електронний ресурс] / Офіційний сайт компанії Cisco Systems. – Режим доступу : http://cisco.com. – Заголовок з екрану.

123

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004.4

Шелест О. В. аспірант кафедри комп’ютерних наук та інформаційних технологій, Національний університет біоресурсів і природокористування України, м. Київ, Україна

СИСТЕМА ПІДГОТОВКИ ДАНИХ ЗОВНІШНЬОЇ РЕКЛАМИ ДЛЯ АНАЛІЗУ ДАНИХ Основною складовою Doors Consulting та ТОВ Комунікаційний Альянс являється підготовка даних для подальшого аналізу. Doors Consulting та ТОВ Комунікаційний Альянс в свою чергу займаються моніторингом зовнішньої реклами в Україні. На теперішній час компанії виконують збір різноманітної інформації зовнішньої реклами. Уся набута інформація, в кінцевому результаті, перетікає у дані та по конкретному ідентифікатору об’єднується в типізований масив даних для подальшого аналізу та побудови різних звітів. Зовнішня реклама сьогодні стала міською повсякденністю, ми сприймаємо її як щось звичне. Насправді люди користуються нею вже дуже давно. Cleaning – програмний продукт, що надає доступ до даних оператору із декількох джерел даних по зовнішній рекламі. Cleaning розроблений на платформі .NET за допомогою WinForms використовуючи мову програмування C#. .NET — крос-платформова технологія, в цей час існує реалізація для платформи Microsoft Windows, FreeBSD (від Microsoft) і варіант технології для ОС Linux в проекті Mono (в рамках угоди між Microsoft з Novell), DotGNU[1]. Аналізуючи вихідні дані та звіти зустрічаються некоректності та невідповідності, щоб цього уникнути саме і необхідна перевірка та підготовка даних, що виконується за допомогою програмного продукту Cleaning. На рисунку 1 представлена Use Case діаграма програмного продукту Cleaning. Вона включає в себе два актора:  оператор;  адміністратор. Адміністратор виконує такі прецеденти як:  реєстрація операторів;  надання прав доступу. Оператор ж виконує такі:  виявлення помилок;  перейменування вулиць;  формування звітів;  перевірка зображень. Виявлення помилок – основний модуль Cleaning-а, дозволяє за допомогою ряду конфігурацій (Рис. 2) побудувати таблицю з даними для пошуку некоректності та невідповідності в даних.

124

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Рис. 1. Use Case діаграма програмного продукту Cleaning

Рис. 2. Конфігурації модуля Cleaning 125

Секція «Інформаційні технології та системи»

Перейменування вулиць – додатковий функціонал для зміни старих назв вулиць на нові. Формування звітів – на основі таблиць у блоках Виявлення помилок та Перейменування вулиць є можливість побудувати звіт у форматі .xlsx/xls. Перевірка зображень – дозволяє виявити відсутність фото конструкцій необхідних для опису даних зовнішньої реклами. За допомогою ряду конфігурацій, оператор має змогу переглядати усі можливі варіанти некоректності та невідовідності даних (Рис 2). Звіти формуються у форматі .xlsx. Cleaning – прорамний продукт який надає швидкий пошук помилок та невідповідностей, ряд фільтрів запезпечує широкий вибір різноманітних наборів даних. Дані являються точними та безпомилковими так як подаються із двох основних баз данних напряму. На основі сформованих звітів проводиться корегування данних за допомогою внутрішніх програмних забезпечень, після чого дані відправляються для клієнтів для обробки та аналізу. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Announcing the .NET Framework 4.7.2 [https://blogs.msdn.microsoft.com/dotnet/2018/04/30/announcing-the-net-framework4-7-2/] — 2018.

126

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 681.5.004

Шпак З.Я. к.т.н., доцент кафедри автоматизованих систем управління, Національний університет “Львівська політехніка”, м. Львів, Україна

ВІДТВОРЕННЯ УСНОМОВНОЇ ІНФОРМАЦІЇ У ЗАДАНОМУ ТЕМПІ Можливість керування швидкістю подання голосової інформації є важлиою для багатьох сфер усномовної комунікації. Так, сповільнене відтворення мовних записів необхідне в автоматизованих навчальних системах (передусім для вивчення іноземних мов), у тренінгах лікування заїкуватості, у процесах фоноскопічних експертиз, опрацювання стенографічних текстів, синхронізації звукового супроводу з відеозображеннями тощо. Сповільнення голосового запису дає змогу уважніше сприйняти та зрозуміти текст, звернути увагу на вимову, наголоси, акценти, тому вимагає високої якості та натуральності звучання мови. Пришвидшення темпу необхідне, коли за короткий час треба прослухати велику кількість повідомлень або знайти потрібне місце в довгому усномовному тексті чи швидко відтворити якийсь голосовий запис. Основною вимогою швидкого прослуховування є розбірливість відтвореної мови. Зміна швидкості подання голосових даних – т. зв. часове масштабування мовних сигналів – є також невід’ємною складовою більшості технологій комп’ютерного опрацювання усної мови, як-от: формування бажаного темпу в процесі синтезу голосових повідомлень, побудова темпоральних транскрипцій для аналізу і розпізнавання усномовної інформації, нормалізація тривалостей звукових елементів у процедурах ідентифікації мовців, стискування і відновлення мовних сигналів у голосовій пошті. У процесах часового масштабування голосової інформації мовні дані, попередньо занесені у запам’ятовувальний пристрій, відтворюються на заданому часовому інтервалі, що пов’язане з проблемою перенесення початкового спектрального складу звуків на модифікований мовний сигнал [1]. За способом виконання перетворень відомі методи часового масштабування можна поділити на дві основні групи: перша включає методи модифікації мовних сигналів у часовій області (вибіркова сегментація, перекривання з сумуванням сигналів, кореляційний зсув ділянок, синхронізація з основним тоном); методи другої групи базуються на принципах короткочасового аналізу і наступного синтезу мовних сигналів на основі різних форм параметричного опису (гармонічного, короткочасового перетворення Фур’є, кепстрального тощо). Перетворення у часовій області максимально зберігають параметри мовних сигналів, а тим самим оригінальність голосу мовця. Системи аналізу-синтезу дають змогу забезпечити гладкість перетвореного мовного сигналу, але вносять у нього елементи синтетичності і є обчислювально складними для реалізації в реальному часі. Незважаючи на різноманітність моделей та технологій перетворення сигналів, всі згадані методи здійснюють рівномірну (лінійну) зміну часової шкали мовних записів, що обмежує діапазон їхнього застосування невеликими коефіцієнтами зміни темпу. Дослідження природних часових трансформацій елементів мовного потоку, показали, що звуки різної акустично-артикуляційної природи неоднорідно змінюють свою тривалість у разі зміни темпу мовлення. Ці відмінності особливо проявляються у випадках значного сповільнення чи максимального пришвидшення. Найбільших 127

Секція «Інформаційні технології та системи»

змін зазнають міжслівні паузи та голосні звуки, а найменш варіативними є глухі приголосні. У роботі [2] досліджено та підтверджено, що звуки з однорідними механізмами формування характеризуються подібністю відносної зміни тривалост. На основі аналізу темпоральних закономірностей всі мовні елементи поділено на шість груп: наголошені голосні, ненаголошені голосні, тональні приголосні, шумні приголосні, паузи зімкнення та міжслівні паузи. Елементи кожної групи вирізняються спільністю темпоральної поведінки, що не залежить від їхньої абсолютної тривалості. Встановлено, що зміна темпу мовлення не впливає істотно на спектральні характеристики звуків, зокрема, практично незмінними залишаються мелодичні контури періодів основного тону та розподіли формантних частот. Зроблено висновок: щоби забезпечити високу розбірливість і натуральність звучання мови, відтвореної зі зміненою швидкістю, у процесах часового масштабування голосових записів треба обов’язково враховувати природні темпоральні властивості мовних елементів. Тобто, часові перетворення мовного потоку мають виконуватися відповідно до його звукового складу. Це дасть змогу зберегти всі просодичні особливості голосу мовця: ритм, мелодику, тембр, інтонаційний наголос тощо. У процесах опрацювання голосових записів для високоякісного відтворення їх у зміненому темпі на основі диференційової зміни тривалостей окремих звукових елементів можна виділити декілька послідовних кроків. На першому кроці з мовного потоку виокремлюються паузи шляхом порівняння енергетичних параметрів сегментів сигналу. Далі паузи за тривалістю та звуковим оточенням розділяються на міжслівні та внутрішні звукові, оскільки вони вирізняються різними темпоральними перетвореннями. На наступному кроці формуються квазістаціонарні сегменти, що характеризуються відносною однорідністю спектрального складу. Для цього порівнюються параметри сусідніх мікросегментів розбиття ділянок звуків. визначаються. Аналізуються різні параметри виділених сегментів (відносна енергії сегмента, початкові коефіцієнти параметрів відбиття та коефіцієнти системи лінійного передбачення, різниця спектральних енергій у сусідніх частотних зонах, приведена кількість перетинів нульового рівня та інші) з метою об’єднання послідовних сегментів у ділянку певного звуку, що належить до однієї з вказаних вище темпоральних груп [3]. Загалом, процес класифікації звуків достатньо складний, він становить окрему наукову задачу. Коли звукові ділянки сформовано, виконується диференційований розрахунок тривалості кожного мовного елемента відповідно до заданого коефіцієнта зміни темпу при відтворенні мовного повідомлення k:

tiout  tiin, j  s j  k  , i = 1, N , j = 1, P,

(1)

де sj – коефіцієнт, що описує нелінійну залежність зміни тривалості звуків j-ої тепоральної групи від загального коефіцієнта зміни темпу k (k <1 – прискорення, k >1 – сповільнення). Якщо час Tout, за який має бути відтворене голосове повідомлення, жорстко фіксований (наприклад, у випадках радіо або телепередач), то значення k розраховується з рівності: 128

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі P

 s  k   T j 1

j j

out

/ T in ,

(2)

де j – частка звуків j-ої темпоральної групи у всьому мовному потоці. На наступному кроці тривалість кожного з мовних елементів перетворюється відповідно до розрахованого для елементів його групи коефіцієнта, тобто здійснюється модифікація структури звукового сигналу. Цей етап визначальний для якості та чистоти звучання промасштабованого повідомлення, оскільки часове скорочення чи розтягування звуку не повинно впливати на його частотні характеристики. Перетворення тональних звуків реалізовано синхронно з основним тоном через вилучення окремих періодів або доповнення сигналу перехідними композитними квазіперіодами, сформованими через зважене накладання двох сусідніх оригінальних періодів основного тону. Це дає змогу зберегти поточну спектральну структуру мовної хвилі. Перетворення звуків напівтональної природи та перехідних ділянок звуків, в яких основний тон є невиразним, здійснюються на основі методу кореляційно узгодженого введення ділянок повторення. У процесах модифікації тривалостей шумних звуків застосовується амплітудно-фазове узгодження сигналів у місцях розривів. Аналіз спектрограм оригінальних мовних сигналів і відтворених у зміненому темпі показав, що запропоновані перетворення звуків, передусім метод синхронного з основним тоном часового масштабування тональних звуків, не вносять істотних спотворень у їхню спектральну структуру. Проведені аудиторські випробування також підтвердили, що розроблений метод диференційованої зміни тривалостей звукових елементів відповідно до властивостей їхніх темпоральних класів, забезпечує високу натуральність та чистоту звучання голосових записів, відтворених у широкому діапазоні зміни темпу, навіть трикратному. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Рашкевич Ю.М. Перетворення часового масштабу мовних сигналів. – Львів: Академічний експрес, 1997. 2. З. Шпак. Дослідження темпоральних характеристик українського мовлення // Українська мова у світі: Збірник матеріалів ІІІ Міжнародної науково-практичної конференції. Львів: Вид-во Львівської політехніки, 2014. – С. 179-188. 3. З. Шпак. Регулювання швидкості подання голосової інформації // Людина. Комп’ютер. Комунікація: збірник наук. праць. Львів: Вид-во Львівської політехніки, 2015. – С. 42-47.

129

Секція «Інформаційні технології та системи»

УДК 004.42

Ящук Д.Ю. асистент кафедри комп’ютерних наук, Національний університет біоресурсів і природокористування України, м. Київ, Україна

ЗАСТОСУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ПРИ ПРИЙНЯТТІ РІШЕНЬ КЕРІВНИЦТВОМ ЗВО З організаційної точки зору заклад вищої освіти (ЗВО) складається з різних підрозділів, які виконують властиві для них функції. Діяльність кожного підрозділу має бути направлена на досягнення загальної кінцевої мети – забезпечення якісного виконання всіх видів діяльності. Накопичені дані за багато років з кожного підрозділу містять в собі знання. Уся ця інформація має бути внесена в сховище даних, структурована та проаналізована. Суть проблеми полягає в тому, що спеціалісту необхідно провести такий аналіз, використовуючи, у кращому випадку, існуючі загально доступні комп’ютерні технології, а в гіршому – паперові носії, дедалі стає все складніше та складніше. Результат такого аналізу також сумнівний, бо точність оцінки залежить від способу накопичення та обробки даних, від їхньої кількості, повноти та коректності. Ця проблема може бути вирішена за допомогою створення системи підтримки прийняття рішень (СППР), невід’ємною частиною якої є база знань, яка може бути побудована з використанням методів OLAP технологій [1-2]. Розробка СППР на основі сучасної інтелектуальної інформаційної технології дозволить своєчасно реагувати на проблеми в розвитку вищої освіти і приймати відповідні управлінські рішення. Виходячи з того, що управління ЗВО орієнтується на різні напрямки, було вирішено зупинитися на тих з них, що пов’язані безпосередньо з навчальним процесом: профорієнтаційна робота, організація роботи Приймальної комісії. Виникає наступна задача: формування ліцензійного обсягу та визначення, відповідно спеціальності, місць (областей, міст, районів) для ефективного проведення профорієнтаційної роботи. СППР надають керівництву підтримку при прийнятті рішень, але не автоматизують повністю процес розробки рішення. Загальна структура СППР ЗВО та опис її структурних елементів представлено авторами в статті [3]. У процесі побудови та використання СППР виникла проблема, суть якої полягає в тому, що технологія підготовки інтегрованої інформації на основі запитів і звітів стала неефективною. Причиною цього є різке збільшення кількості і різноманітності даних. Вирішення даної проблеми сформульовано у вигляді концепції сховища даних (СД) [4]. Сховище даних (СД) містить дані у вигляді багатовимірної моделі, які дозволяють підвищити ефективність роботи з даними, а також дають можливість у реальному часі генерувати складні запити, створювати звіти, виділяти підмножини даних, створювати описові і порівняльні зведення даних [5]. Важливим поняттям сховищ даних, є вітрини даних (ВД). Ситуація, коли для аналізу необхідна вся інформація, що міститься в сховищі даних, виникає рідко. В більшості випадків підрозділи організації використовують профільну інформацію, 130

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

що стосується тільки того напряму діяльності, який вони обслуговують. Вітрина даних – це спеціалізоване, локальне, тематичне сховище, підключене до централізованого сховище даних для обслуговування окремого підрозділу організації або певного напряму його діяльності [5]. За допомогою програмного середовища SQL Server Management Studio було спроектовано ВД, що зображена на pис.1, призначена для вирішення задачі проведення профорієнтаційної роботи у ЗВО.

Рис.1 Вітрина даних Для вирішення задачі проведення профорієнтаційної роботи ЗВО використано інструментарій Power BI, який служить для візуалізації результатів аналізу. Побудована діаграма кількості зарахованих в НУБіП України за 2015-2017 роки на спеціальність 121 «Інженерія програмного забезпечення», представлена на рис. 2. Дані для аналізу були завантажені з побудованої ВД [6].

Рис.2 Діаграма кількості зарахованих в університет за 2015-2017 роки на спеціальність 121 «Інженерія програмного забезпечення» 131

Секція «Інформаційні технології та системи»

Аналізуючи отримані дані, доходимо висновку, що кількість студентів, які вступають з кожним роком збільшується. Це дає змогу дійти до висновку, що ІТспеціальності все більше стають популярнішими у зв'язку з високими заробітними платами та розвитком інформаційних технологій, а також профорієнтаційна робота рухається в вірному напрямку [6]. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Ящук Д.Ю. Використання технологій OLAP та DATA MINING при вирішенні проблемних питань в галузі вищої освіти України. // Вісник інженерної академії України, 2016. №3, с. 277 – 283. 2. Кучаковська Г.А. Експертні системи як засіб підвищення ефективності проведення профорієнтаційної роботи. // Матеріали I Української конференції молодих науковців "Інформаційні технології — 2014", 2014, с. 31-33. 3. Yashchuk Daria, Golub Bella. Research of OLAP Technologies Application When Analyzing Processes in Institutions of Higher Education. // Advances in Computer Science for Engineering and Education. ICCSEEA 2018. Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol 754,Springer, Cham, P. 683-691. DOI: 10.1007/9783-319-91008-6_67. 4. Азарова А.О., Казимир В.В. Модели систем поддержки принятия решений при управлении предприятием. // Мат. машини і системи, N 1, 2005, С. 60-67. 5. Курейчик В.М. Особенности построения систем поддержки принятия решений. // Известия Южного федерального университета. Технические науки, 2012, Том 132, Випуск 7, с.92-98. 6. Дарья Ящук, Белла Голуб. Современные информационные технологии в управлении высшими учебными заведениями. // Сборник трудов Междисциплинарная научная конференция "Многофакторные подходы к формированию комфортной среды" (г.НЕТАНИЯ (Израиль), 15 ноября 2017 год), 2017, С.3640.

132

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі 2019

Секція «МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНИХ І СОЦІАЛЬНИХ ПРОЦЕСІВ ТА СИСТЕМ»

133

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

134 УДК 602.1:519.673:664

Блажко О.О. здобувач освітнього ступеня «бакалавр», Вінницький торговельно-економічний інститут КНТЕУ, м. Вінниця, Україна

ОСОБЛИВОСТІ МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ УПРАВЛІННЯ БРЕНДОМ НА ПРИКЛАДІ ХАРЧОВОЇ ПРОМИСЛОВОСТІ Сучасний механізм управління брендом підприємства характеризується різного роду проблемами, зокрема, неадекватністю використовуваних методів управління у сучасних умовах; механічне перенесення методик, розроблених за кордоном, у практику менеджерів без урахування специфіки вітчизняного менталітету та підходу до управління бізнесом; недостатнє використання економіко-математичного моделювання. Одним із шляхів вирішення згаданих проблем є формалізація механізму управління брендом підприємства, з метою адекватного передбачення можливої ситуації [2]. У випадку існування великого переліку товарних позицій у бренді в управлінні одного власника та відсутністю можливості розділити майбутні витрати між кожним бренд-товаром, пропонується використовувати метод «Визначення витрат на розвиток окремих товарних позицій бренду в загальних дисконтованих затратах за відповідною питомою вагою» [1]. Проілюструємо застосування даної моделі на прикладі розподілу витрат (інвестицій) на просування бренду «Coca-Cola». Припустимо, що загальна сума необхідних інвестицій на просування бренду з урахуванням дисконтування і величини інвестиційного ризику на майбутній рік складає 500 тис. грн. та передбачає витрати на рекламу, маркетингові бюджети мережевих магазинів, мотивацію торговельного персоналу, стимулювання дистриб'юторів тощо. Вихідні дані [3], тобто питома вага кожного виду продукції за 2015-2018 рр. зазначена у таблиці 1. Таблиця 1. Вихідні дані кожного виду напоїв бренду «Coca-Cola» впродовж 2015-2018 рр., % 2015 Товаро- ПиВиди напоїв обіг, тис. тома грн вага, % Солодкі 221100 53,3 20,6 Солодкі зі 85500 Газозниженою вані калорійністю напої Енергетичні 3400 0,8 напої Вода 60000 14,6 Негазовані Соки 19900 4,8 напої Чай 23900 5,8 Алко1400 0,3 Алкогольні гольні напої напої

2016 Товаро- Пиобіг, тома тис.грн вага, % 228000 52,4 101400 23,3

2017 Товаро- Пиобіг, тис. тома грн вага, % 259000 54,1 94000 19,6

2018 Товаро- Пиобіг, тис. тома грн вага, % 251000 53,3 88000 18,7

3600

0,8

3790

0,8

3790

0,8

58800 18200 24000 1500

13,5 4,2 5,5 0,3

68000 22500 30000 1500

14,2 4,7 6,3 0,3

75203 25500 26000 1500

16 5,4 5,5 0,3

134

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Результати обрахунку вказують на той факт, що 88,5% від товарообігу поточного року складають солодкі газовані напої, солодкі газовані напої зі зниженою калорійністю та негазована вода, відповідні кошти мають бути інвестовані саме в їх просування. Зокрема, маркетинговий бюджет на просування лідеру бренду «Coca-Cola» – солодких газованих напоїв, має складати – 276 100 грн. (табл. 2). Таблиця 2. Прогнозований результат розрахунку витрат на просування бренду Прогноз витрат на Товароо- Пи- Товароо- Пи- Товароо- Пи- Товароо- Пи- просуВиди напоїв біг, тис. тома біг, тома біг, тис. тома біг, тома вання в грн вага, % тис.грн вага, % грн вага, % тис.грн вага, % 2019 р., тис.грн 228000 52,4 259000 54,1 251000 53,3 276100 Солодкі 221100 53,3 Солодкі зі 85500 20,6 101400 23,3 94000 19,6 88000 18,7 88700 зниженою Газовані калорійнінапої стю Енергети- 3400 0,8 3600 0,8 3790 0,8 3790 0,8 3950 чні напої Вода 60000 14,6 58800 13,5 68000 14,2 75203 16 78320 НегазоСоки 19900 4,8 18200 4,2 22500 4,7 25500 5,4 26330 вані напої Чай 23900 5,8 24000 5,5 30000 6,3 26000 5,5 25000 Алкого1400 0,3 1500 0,3 1500 0,3 1500 0,3 1600 Алкогольні нальні напої пої Всього: 415200 100 435500 100 478790 100 470993 100 500000 2015

2016

2017

2018

Здійснимо прогноз продажу напоїв на наступний рік за допомогою побудови трендової моделі. Це дасть змогу компанії спланувати обсяги реалізації продукції для забезпечення її ефективної роботи. Трендові моделі побудуємо за допомогою засобів Excel, їх адекватність (достовірність) оцінимо за допомогою розрахованих відповідно для кожної моделі коефіцієнтів апроксимації та детермінації (табл. 3) [4]. Таблиця 3. Параметри і статистичні характеристики рівнянь трендових моделей Критерії адекватності Лінія тренду Вигляд рівняння коефіцієнт апроккоефіцієнт десимації (𝑅) термінації (𝑅2 ) Лінійна y = 20509x + 398569 0,9479 0,8986 Експоненy = 401088e0,045x 0,9469 0,8967 ціальна Логарифy = 51263ln(x) + 411012 0,9523 0,9069 мічна Степенева y = 411949x0,1131 0,9565 0,9149 Аналізуючи значення коефіцієнтів апроксимації та детермінації різних моделей, доходимо висновку, що доцільно відібрати степеневу трендову модель (рис. 1), що описується рівнянням виду (1): y = 411949х0,1131 , (1) оскільки коефіцієнти апроксимації та детермінації для цієї моделі мають найбільші значення відповідно 0,9565 та 0,9149. 135

136

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

Рис 1. Степенева лінія тренду товарообігу Отже, виконавши деякі обрахунки, ми проаналізували модель оцінки вартості бренду, здійснили розрахунок вартості витрат на просування бренду в майбутньому, побудували за допомогою засобів Excel трендові моделі та перевірили їх на адекватність. Такий прогноз продажу дає можливість для компанії точніше планувати щорічні продажі, ефективніше проводити рекламні компанії, планувати бюджет доходів і витрат. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Біленко В. О. Особливості економіко-математичного моделювання сталого розвитку. Економіка & держава. 2018. № 4. С. 66–69. 2. Ніколіна І.І. Моделювання життєвого циклу ринкової поведінки підприємства задля забезпечення сталого розвитку. Вісник Хмельницького національного університету. Серія «Економічні науки» 2017. №5. С. 62–68. 3. Офіційний сайт бренду «Coca-Cola» Ukraine. URL: http://coca-cola-csrreport.com.ua/role_in_the_market/4/ 4. Погорелов Ю. С. Інформаційні технології в оцінці та моделюванні розвитку підприємства. Актуальні проблеми економіки. 2010. №10. С. 172–180.

136

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 519.7

Бондар Н.М. д-р екон. наук, декан факультету економіки та права, Національний транспортний університет, м. Київ, Україна

Сукманюк В.М. асистент кафедри менеджменту, Національний транспортний університет, м. Київ, Україна

Юрченко А.С. аспірантка кафедри економіки, Національний транспортний університет, м. Київ, Україна

МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ОБҐРУНТУВАННЯ РОЗПОДІЛУ РИЗИКІВ МІЖ УЧАСНИКАМИ ПРОЕКТІВ ДЕРЖАВНО-ПРИВАТНОГО ПАРТНЕРСТВА Сьогодні в Україні все більше звертаються до світового досвіду реалізації суспільно-значущих проектів, які реалізуються державою та приватним бізнесом спільно, на партнерських засадах. Така практика набула назви державно-приватного партнерства (ДПП). Прикладами успішної реалізації проектів на засадах ДПП є будівництво Tunnel Rail Link (Великобританія), високошвидкісної магістралі HSL Zuid (Нідерланди), лінія Oresund (Данія - Швеція). Більш масштабними і складними є такі проекти, як Євротунель під проливом Ла-Манш, Сіднейський портовий тунель, міст Конфедерації у Канаді та інші [1]. Одним з вирішальних чинників успішності реалізації проекту ДПП є обґрунтований розподіл ризиків між учасниками проекту. Даному питанню присвячені праці цілої низки зарубіжних науковців . Серед вітчизняних дослідників таких праць небагато, що спричинено, насамперед, відсутністю практичного досвіду реалізації відповідних проектів в Україні. Науковцями НТУ – авторами представленої до обговорення на конференції праці – проведені дослідження проектів розвитку транспортної інфраструктури, які потенційно можуть бути реалізовані у Києві та Київській області на засадах ДПП і запропоновані рекомендації щодо оцінювання та розподілу ризиків між партнерами проекту, реалізація якого передбачається на засадах ДПП. Через імовірнісний характер виникнення та дії ризиків для оцінювання ризиків проекту ДПП пропонується використовувати метод Монте-Карло. Його застосування для аналізу ризиків інвестиційного проекту передбачає: 1) визначення факторів (змінних), що приймають участь у формуванні чистого приведеного грошового потоку проекту (обсяг інвестицій, очікуваний трафік; прогнозний рівень тарифів за проїзд; вартість залучення капіталу; зростання цін на ресурси тощо); 2) встановлення обмежень значень факторів (напр., мінімальний трафік обмежується нульовим значенням, а максимальне – пропускною спроможністю дороги); 3) визначення імовірності набуття факторами значень в межах визначених обмежень; 4) побудова моделі взаємозв’язку між значенням чистої приведеної вартості грошових потоків проекту та 137

138

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

змінними параметрами. Шляхом багаторазового комп’ютерного моделювання довільної імовірної комбінації значень факторів визначається найбільш імовірне значення NPV проекту та розподіл його можливих значень із зазначенням їх імовірності. Вартість втрат інвесторів від дії ризиків проекту приймається на рівні максимально можливого за модулем від’ємного відхилення чистої приведеної вартості проекту від нуля з урахуванням імовірності частоти такого відхилення: ВРmax = ∑𝐾 𝑘=1 n(max |−NPV|) ∙ max|−NPV|,

(1)

де ВРmax – розмір максимальних втрат чистої приведеної вартості проекту, очікуваних від впливу ідентифікованих ризиків, грн; n(max |−NPV|) – генерована шляхом імітаційного моделювання за методом Монте-Карло частота (імовірність) отримання максимального за модулем від’ємного значення чистої приведеної вартості проекту з урахуванням впливу ідентифікованих ризиків, у вигляді десяткового дробу; max | − NPV| – максимальне за модулем від’ємне значення чистої приведеної вартості проекту з урахуванням впливу ідентифікованих ризиків, грн. Якщо держава приймає на себе всі ризики проекту, її максимальні втрати від впливу ідентифікованих ризиків (Вд.max ) у вартісних вимірниках становитимуть: Вд.max = ВРmax ,.

(2)

Якщо держава не приймає на себе жодних ризиків за проектом ДПП, останній буде життєспроможний у випадку, якщо приватні інвестори отримають від держави гарантії, що знизять розмір їхніх потенційних втрат від ризиків. Дохід держави від надання гарантій складається із суми повернених гарантій та відсотків, що сплачуються приватними партнерами за користування державними гарантіями. Отже, мінімальний розмір участі держави в проекті ДПП визначатиметься розміром наданих державою гарантій приватним учасникам: Вд.min = ∑Zz=1 ДГz ,

(3)

де Вд.min – мінімальні витрати держави, пов’язані з обслуговуванням ризиків проекту ДПП, грн; Z – кількість видів гарантій, що надаються за проектом ДПП; ДГz – сума коштів, що надаються у вигляді 𝑧–ої державної гарантії, грн. Залежно від ступеня участі держави у розподілі ризику, загальна сума її витрат на обслуговування ризиків та втрат від дії ризиків проекту ДПП (Вд ): Вд = ДГ + ВРmax ∙ 𝑎,

(4)

де Вд – загальна сума витрат держави на обслуговування ризиків та втрат від впливу ризиків проекту ДПП, грн; ДГ – загальна сума наданих державою гарантій, грн; ВРmax – максимальні втрати від ризиків, грн; a – частка ризиків проекту, прийнята на себе державою, у вигляді десяткового дробу. 138

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Якщо держава приймає на себе всі ризики за проектом, втрати приватного учасника від дії цих ризиків, дорівнюють нулю: Впп.min = 0. Якщо ж держава не приймає на себе ризиків, то надає приватному партнеру за плату певні гарантії, а розмір максимальних витрат, пов’язаних із ризиком останнього, становить: Впп.max = ВРmax − ДГ + βg ∙ t g ∙ ДГ,

(5)

де Впп.max – максимальна сума витрат приватного партнера на обслуговування отриманих гарантій, грн; ДГ – загальна сума наданих державних гарантій за проектом ДПП, грн; βg – річна вартість державних гарантій, у вигляді десяткового дробу; t g – тривалість періоду користування державними гарантіями, у роках. Позначимо частку несистематичних ризиків проекту, що приймається державним партнером за a, тоді приватному партнерові припадає частка ризику в розмірі (1- a). Розмір витрат на обслуговування отриманих державних гарантій та втрат від дії ризиків проекту ДПП (Впп ) для приватного партнера становить: Впп = ВРmax ∙ (1 − a) − ДГ + βg ∙ t g ∙ ДГ.

(6)

У разі, якщо держава прийме на себе частку ризику у розмірі a∗ , вартість витрат, пов’язаних із обслуговуванням ризику (одержаних гарантій) та втратами від ризику державного та приватного партнерів буде однаковою, тобто розподілена на партнерських засадах: ДГ + ВРmax ∙ a∗ = ВРmax ∙ (1 − a∗ ) − ДГ + βg ∙ t g ∙ ДГ ,

(7)

де a∗ – частка несистематичних ризиків проекту, що приймається державою. Звідси: a∗ =

ВРmax −ДГ∙(2+βg ∙tg) 2ВРmax

(8)

Ризики, які приймає на себе держава, можуть покриватись за рахунок очікуваних від проекту обсягів концесійних платежів, податків. Частка ризиків проекту, що передається приватному партнеру буде визначатись як (1 − a∗ ). 1.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ Бондар Н.М. Дослідження переваг та ризиків учасників проектів державно-приватного партнерства / Н.М. Бондар // Вісник Національного транспортного університету: В 2-х частинах: Ч.1. – К.: НТУ, 2009. – Випуск 19. – С.309-314 Бондар Н.М. Розвиток транспортної інфраструктури України на засадах державно-приватного партнерства: монографія / Бондар Н.М. – К.: НТУ, 2014. – 336 с.

139

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

140 УДК 004.94

Булига К.Б. кандидат технічних наук, доцент кафедри комп’ютерних наук, Київський національний університет культури і мистецтв, м. Київ, Україна

Ковальчук І.Є. магістрант кафедри комп’ютерних наук, Київський національний університет культури і мистецтв, м. Київ, Україна

Бурковський М. О. студент, Київський університет культури, м. Київ, Україна

ПОБУДОВА ОПТИМАЛЬНИХ МАРШРУТІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ІНФОРМАЦІЙНИХ ДОДАТКІВ Рух матеріального потоку від первинного джерела сировини до кінцевого споживання здійснюється із застосуванням різних транспортних засобів. Без транспортування неможливе саме існування матеріального потоку. Пересуваючи матеріальні ресурси транспорт зв’язує елементи логістичних систем. Він присутній як складова частина або компонент у основних функціональних областях логістики (закупівельний, виробничій, розподільчій) [1].. Тому транспортна складова бере участь у багатьох технологічних процесах, виконуючи задачі логістичної системи. Разом з тим існує самостійна транспортна область логістики [2], у якій багатоаспектна погодженість між учасниками транспортного процесу може розглядатися поза прямим зв'язком із виробничо-складськими ділянками руху матеріального потоку. Логістика – це єдність техніки, технологій, економіки, планування. Відповідно, до завдань транспортної логістики слід віднести забезпечення технічної та технологічної спряженості учасників транспортного процесу, узгодження їх економічних інтересів, а також використання єдиних систем планування [3]. Мета транспортної логістики визначається метою логістики компанії: необхідний вантаж повинен бути доставлений в потрібний час у потрібне місце в потрібній кількості в потрібній якості та з мінімальними витратами. Однієї з головних задач транспортної логістики є маршрутизація транспортних потоків.. Маршрутизація – це сукупність процедур з вибору та аналізу різних характеристик шляху проходження транспортних засобів, при яких мінімізуються витрати при одночасному виконанні логістичних правил доставки вантажів [4]. Задача маршрутизації особливо привертає увагу та стає актуальною при розподілі вантажних потоків на множину варіантів. Її постановка необхідна, в першу чергу, при використанні автомобільного транспорту з огляду на те, що мережа автомобільних доріг досить широка і дозволяє досягати пункту призначення різними шляхами в залежності від умов руху. Класифікація задач маршрутизації транспорту (ЗМТ) наведена на рис.1. Пошук рішень ЗМТ почався в 60-і роки XX століття. Евристичні методи, які в наші дні називають класичними, розроблені в основному між 1960 і 1990 роком. Відомі підходи зазвичай орієнтуються на загальне формулювання ЗМТ, в якій передба140

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

чається симетрична або несиметрична матриця відстаней, де не задано жорстко кількість транспортних засобів, і відслідковується тільки обмеження по їх вантажопідйомності або максимальну довжину маршруту. Евристичні методи використовуються при наявності матриці відстаней або інформації про розташування вершин на площині. ЗМТ є NP-складною задачею [5], тому найінтенсивніше пошук ведеться в напрямку використання універсальних процедурних алгоритмічних мов [6].

Рис.1. Класифікація задач маршрутизації В останні роки зусилля спрямовані в основному на напрям так званих метаевристик [7]. Особливість метаевристичних алгоритмів в тому, що вони не дають точного опису порядку дій для вирішення задачі, і кожен з них повинен бути додатково конкретизований шляхом підбору значень керуючих параметрів. Автори метаевристичних алгоритмів призводять константи, що дають на їхню думку найбільш вдалі результати, але в деяких ситуаціях виявляється можливим знайти більш якісні рішення, якщо провести додаткові дослідження впливу параметрів. Таким чином, існує значна кількість різноманітних алгоритмів оптимізації ЗМТ, тому для розв’язання таких задач доцільно створювати інформаційні додатки, які можуть використовувати декілька алгоритмів розв’язку ЗМТ та мати зручний інтерфейс. Це дає змогу в залежності від складності ЗМТ використовувати оптимальний метод розв’язання. Основною метою створення даного програмного продукту є розробка зручного інтерфейсу для аналізу і отримання оптимальних маршрутів руху автомобільного транспорту. Програмний продукт складається з наступних компонентів: - tce.exe (вікно програмного продукту); 141

142

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

- gglmps.api (під’єднання до карти); - project-files (файли проекту). Програмний додаток розроблено на основі платформи Universal Windows Platform та додаткових бібліотек LoadPackagedLibrary та JavaScript. Також використовуються дані з Google Maps API. На рис.1 наведено приклад побудови оптимального маршруту за адресами вул. Хрещатик 1 – вул. Кирилівська 12.

Рис.1. Приклад побудови оптимального маршруту На рис.2 наведено приклад побудови оптимального маршруту з додатковими точками. Створений ПП в початковій версії дозволяє шукати оптимальний маршрут між декількома точками, між масивом з заданих точок, не зважаючи на порядок їх введення, дає виведення результатів обчислень у вигляді відсортованого списку точок з додатковою інформацією, дозволяє маніпулювати з даними на карті. Подальше вдосконалення ПП передбачає побудову декількох варіантів в залежності від додаткових умов користувача.

142

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Рис.2. Приклад побудови оптимального маршруту з додатковими точками СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Задачи маршрутизации транспорта Електрон. ресурс Спосіб доступу: URL http://rain.ifmo.ru/cat/view.php/theory/unsorted/vrp-2006  Загол. з екрану. 2. Транспортна логістика Електрон. ресурс Спосіб доступу: URL http://stud.com.ua/1723/logistika/transportna_logistika  Загол. з екрану. 3. Вантажна одиниця – елемент наскрізного логістичного процесса Електрон. ресурс Спосіб доступу: URL http://stud.com.ua/1723/logistika/ transportna_logistika. 4. Маршрутизація перевезень з використанням новітніх технологій Електрон. ресурс Спосіб доступу: URL http://ena.lp.edu.ua:8080/bitstream/ntb/34835/1/10_4853.pdf  Загол. з екрану. 5. NP-полные и NP-трудные задачи Електрон. ресурс Спосіб доступу: URL https://studopedia.net/2_29903_NP-polnie-i-NP-trudnie-zadachi.html  Загол. з екрану. 6. Види і типи сучасних мов програмування Електрон. ресурс Спосіб доступу: URL http://lib.mdpu.org.ua/e-book/vstup/p2.htm  Загол. з екрану. 7. Метаевристики Електрон. ресурс Спосіб доступу: URL https://uk.wikipedia.org/wiki/Метаевристика  Загол. з екрану.

143

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

144 УДК 629.735

Владов С.І. к.т.н., викладач кафедри енергозабезпечення і систем управління, Кременчуцький льотний коледж Національного авіаційного університету, м. Кременчук, Україна

РОЗРОБКА МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ НЕЧІТКОЇ ЕКСПЕРТНОЇ СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ І ДІАГНОСТИКИ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117 Авіаційний двигун ТВ3-117 як відновлювальний об’єкт протягом строку служби вимагає постійного контролю і діагностики його технічного стану, трудомісткість якого залежить від рівня автоматизації процесів отримання, обробки, зберігання, документування інформації о щодо його поточного стану, а також контролю, діагностики, прогнозування його технічного стану, послідовність і методи виконання яких визначає інформаційну систему контролю і діагностики. Засобом їхньої реалізації є розподілені системи, на які покладена задача визначення ступеню відповідності об’єкта вимогам, що пред’являються до нього, тобто контролю його технічного стану. Разом з тим, незважаючи на значний обсяг досліджень у даних галузях, інформаційні системи контролю і діагностики технічного стану авіаційних двигунів не є досконалими з низки причин, основними з яких є, з однієї сторони, роз’єднаність баз даних випробувань, контролю і діагностики, відсутність інтелектуальних компонентів, що дозволяють якісно й ефективно здійснювати підтримку прийняття відповідальних рішень й, як наслідок, скорочувати загальний час, який витрачається на обслуговування двигуна; з іншої сторони, нестаціонарність фізичних процесів в авіаційному двигуні, складність його математичного опису, залежність технічних характеристик двигуна від зовнішніх умов роботи, обмежений склад виміряних термогазодинамічних параметрів двигуна, їх технологічний розкид тощо. Наведені фактори призводять до необхідності прийняття рішень щодо технічного стану авіаційного двигуна в умовах суттєвої невизначеності. При реалізації FDI-метода (Fault Detection and Identification), що базується на порівнянні результатів вимірювання термогазодинамічних параметрів реального двигуна з розрахунковими параметрами, обчисленими за його математичною моделлю, в середовищі експертної системи можна використовувати два підходи до адаптації математичної моделі авіаційного двигуна ТВ3-117 в базі знань (БЗ): - математична модель строго налаштовується на конкретну одиницю (модель) двигуна; - математична модель адаптується в БЗ під індивідуальний авіаційний двигун (з урахуванням даних, що характеризують його паспортні значення). Настройка (підгонка коефіцієнтів) математичної моделі на індивидуальний двигун передбачає використання методу зрівнювання, суть якого полягає в мінімізації нев’язок між параметрами, обчисленими за математичною моделлю й виміряними з її фізичного аналога, шляхом послідовних ітерацій (настройки коефіцієнтів поправок для всіх вимірюваних і обчислювальних величин). Для підвищення точності діагнозу по середньостатистичній математичній моделі можна використовувати два підходи: 144

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі



по-перше, середньостатистичну модель можна замінити індивідуальною, тобто для кожного екземпляра двигуна і його підсистем коректувати еталонну модель шляхом ідентифікації останньої за результатами льотних випробувань (уточнюються індивідуальні межі параметрів стану, які будуть більш вузькими, а, отже, й більш надійними);  по-друге, замість постійних меж параметрів стану можна використовувати змінні, які враховують дрейф цих меж з урахуванням зносу і старіння двигуна, застосовуючи елементи нечіткої логіки. Критерії ефективності ідентифікації середньостатистичної математичної моделі авіаційного двигуна ТВ3-117 у середовищі експертної системи можуть бути представлені у вигляді:

p  x 





2 1 mz PI j  PM I ;  mz Ij



(1)



2 1 nz xgi  xM ij ;  nz ij

(2)

де PI , PM – відповідно виміряні при випробуваннях й обчислені за адекватною I j математичною моделлю значення параметрів двигуна;

xgi , xM ij

– дійсні й обчис-

лені за математичною моделлю значення характеристик вузлів двигуна (варійовані параметри моделі); I  1, m , де m – число виміряних при випробуваннях параметрів двигуна; i  1, n , де n – число варійованих параметрів математичної моделі; j  1, z , де z – число повторних випробувань двигуна. Критерій δp характеризує точність обчислення параметрів двигуна середньостатистичною моделлю у порівнянні з аналогічними параметрами, отриманими у процесі льотної експлуатації, а критерій δx – точність визначення значень характеристик вузлів двигуна. Компонентна математична модель у розрахунково-логічній експертній системі в узагальненому вигляді може бути представлена як: (3) Z*,k  t   P ,k Z   t  , Rk , Qk , Sk ,Tk ; де

*  ,k

t 





– вектор вихідних параметрів, обчислених за компонентною матема-

тичною моделлю двигуна; Z   t  – вектор вхідних впливів, що задають режим роботи двигуна;   1,  ; Rk = {R1, R2,…, Rk} – множина компонент, що входять до складу математичної моделі двигуна й до БЗ експертних систем, що характеризуються k-м поєднанням в узагальненій семантичній мережі, k  1, K ; Qk – оператор перетворення вектору вхідних впливів у вектор вихідних параметрів, що розраховуються за обчислювальною моделлю; Sk – рівняння зв’язку для побудови компонентної моделі (визначення сполучних змінних окремих компонентів); Tk – тривалість функціонування. Нечітка експертна система здійснює процес контролю і діагностики технічного 145

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

146

стану авіаційного двигуна ТВ3-117 на основі декількох методик, реалізованих і адаптованих в її середовищі. Перший алгоритм полягає у наступному: нехай множина {Y} можливих технічних станів авіаційного двигуна ТВ3-117 характеризується підмножинами y j  Y еталонних векторів діагностованих ознак F li (j – порядковий номер технічного стану; i – порядковий номер еталонного вектору технічного стану: F li  Y , де i = 1…N – загальне число еталонних векторів, що складають множину технічних станів двигуна Y). Передбачається, що узагальнена лінійна функція, що розділяє одну з підмножин yj технічного стану двигуна від сукупності всіх інших підмножин його технічного стану, має вигляд:





L j   d n j f Fl , F ln ; n 1

де

(4)

  1, якщо F ln  yj – розпізнана підмножина; dn j    1, якщо F ln  yj





f Fl , F ln  e

 Fl  F ln

;

yj  y , причому у' – редуцирована множина технічних станів двигуна, отримане з вихідної множини Y шляхом відбору його елементів (еталонних векторів F li ) за вказаним нижче правилом. Вектору F li з множини Y встановлюється однозначний йому вектор F ln множини у' F li  F ln тільки в тому випадку, коли відмінна від нуля величина τi, що обчислюється за рекурентним співвідношенням:

1 2



  ;

 i  bi 1  bi sgn a F l де



 

(5)

i 1



a F li 1  a F li 2   i1e

 Fl  F l i 1

 

; a Fl  e i





 Fl  F li

;

 1, якщо a F l i 1  0 .     1, якщо a F li 1  0  Вирішальне правило розпізнавання j-го технічного стану двигуна має вигляд: якщо Lj > 0, то вектор виміряних параметрів Fl відповідає j-му технічному стану двигуна; якщо Lj < 0, то вектор виміряних параметрів Fl не відповідає j-му технічному стану двигуна; якщо Lj = 0, то технічний стан двигуна не визначено.   1, якщо F li  y j bi   sgn a F li 1  1, якщо F li  y j

  

146





Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 629.735

Владов С.І. к.т.н., викладач кафедри енергозабезпечення і систем управління Кременчуцький льотний коледж Національного авіаційного університету, м. Кременчук, Україна

Семенов В.О. к.ф.-м.н., доцент, викладач циклової комісії фізико-математичних дисциплін та інформатики Кременчуцький льотний коледж Національного авіаційного університету, м. Кременчук, Україна

Гвоздік С.Д. викладач кафедри авіаційного транспорту, Кременчуцький льотний коледж Національного авіаційного університету, м. Кременчук, Україна

МЕТОД БАГАТОФАКТОРНОГО КРИТЕРІАЛЬНОГО ПЛАНУВАННЯ ЕКСПЕРИМЕНТІВ ПРИ ДОСЛІДЖЕННІ ХАРАКТЕРИСТИК І ПРОЦЕСІВ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117 У комплексі різноманітних задач, які доводиться розв’язувати при контролі та діагностиці технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 велике місце належить експериментальним дослідженням характеристик. Експериментальні дослідження проводяться як на стендах і установках, що є складними спорудами, так і в процесі льотних випробувань, і вимагають дуже великих витрат, скорочення яких можливо за рахунок впровадження в практику дослідження методів математичного планування експерименту. Аналіз експериментальних досліджень, що проводяться в області двигунобудування показав, що: - на практиці переважно застосовуються D-оптимальні плани, які не завжди відповідають меті та завданням дослідження, що проводиться; - область планування експерименту, як правило, розглядається у вигляді сукупності незалежних факторів, заданих обмеженнями 1 роду, в той час як в дійсності чинники можуть утворювати область планування складної форми у вигляді обмежень 2 роду; - відсутнє комплексне урахування основних показників ефективності плану експерименту. Тому актуальними є дослідження щодо подальшого розвитку методів планування експериментів, що забезпечують підвищення точності результатів досліджень і зниження матеріальних і часових витрат на їх проведення. Для оцінки ефективності плану експерименту введемо показники, що характеризують його функціональну та економічну якість: точність регресійної моделі ПТ; обсяг експерименту ПN; вартість ПС і часові витрати Пτ на проведення експерименту, тобто розглядатимемо план експерименту виду (Xij, Yiε, Ciε, tiε) (табл. 1). 147

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

148

Таблиця 1. Показники оцінки ефективності плану експерименту Номер дослідження 1 … N

Матриця плану експерименту X1 … Xk x11 … xk1 … … … x1N … xkN

Результат, yi

Витрати на експеримент вартість c1… c1(m1) … cN…cN(mN)

y1…y1(m1) … yN…yN(mN)

тривалість τ1… τ2(m1) … τ1… τ2(mN)

Спільне урахування показників ПТ, ПN, ПС і Пτ дозволяє проводити багатофакторну і критеріальну оптимізацію плану експерименту: E = f(ПТ, ПN, ПС, Пτ) → opt; (1) де E – деякий узагальнений показник ефективності плану. Оскільки експериментальне дослідження авіаційного двигуна ТВ3-117 пов’язано з великими витратами, то практичну цінність мають не безперервні, а точні плани експерименту, які є оптимальними для заданого числа спостережень N. При цьому завдання вибору точного оптимального плану зводиться до знаходження такого розташування N точок xi (i = 1…N) у просторі планування Gx, при якому виконуються вимоги відповідного критерію оптимальності. Відповідно до показників ефективності ПТ, ПN, ПС і Пτ диференціальними критеріями ефективності планування експерименту є:

KT  d  xG ,  *   min ПT  min max d  xG ,  ; K N  min ПN ; 

xG Gx

j 1

i 1 j 1

K  min П  min  j ; K C  min ПC  min  cij ;

(2)

де cij – вартість i-го дослідження, реалізованого в експерименті mi раз; d(x, ε) – величина дисперсії передбачення y в заданій точці x0 за планом ε; ε* – оптимальний план. Основною метою комплексної оптимізації дослідження із застосуванням планування експерименту є вибір плану, що забезпечує досяжне значення ефективності проведеного дослідження одночасно за всіма основними показниками: точності моделювання досліджуваних характеристик виробу, а також матеріальних і часових витрат на дослідження. Комплексна оптимізація плану експерименту проводиться відповідно до схеми, наведеної в [1]. Область реалізації показників ефективності формується з урахуванням обмежень за матеріальними і часовими витратами на експеримент, включаючи обмеження щодо кількості дослідів в плані або обмеження за кількістю зразків вироби, що виділяються на дослідження. Множина Парето-оптимальних планів формується багаторазової оптіміза-цією векторного функціонала KΣ, що є згортанням нормованих значень показників ефективності плану експерименту KT, KN, KC і Kτ [2]: T K    KT , K C , K N , K   max AПTH  BП NH  CПCH  DПH ; A + B + C + D = 1;





148

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі * N * ni

ni*

 ij k 1  C П* H i 1 j 1 H ; H i1 j 1 ПTH  T ; П N  ; ; П  N ni N ПC  N n ПT  ij  Cij * ij

*

(3)

i 1 j 1

де A, B, C, D – позитивні числа, використовувані в методі Парето;

ПiH

вання значень показника ефективності; N – кількість досліджень в плані;

– норму-

П i* – нор-

мувальні множники; k – кількість незалежних факторів досліджуваного процесу; ni – кількість повторних досліджень, τij – тривалість i-го дослідження, реалізованого ni разів. Очевидно, що на практиці пошук оптимального плану має сенс, коли на параметри N, CΣ і τΣ накладені обмеження, обумовлені фінансовими можливостями дослідника і розташовуються часовим ресурсом (особливо при проведенні випробувань на надійність і ресурс): N ≤ Nпр; CΣ ≤ Cпр; τΣ ≤ τпр; (4) де Nпр, Cпр, τпр – граничні обмеження за обсягом досліджень, вартості та тривалості планованого експериментального дослідження. За результатами проведених досліджень була розроблена методика комплексного багатофакторного і критеріального планування експерименту, яка апробувалася при розв’язку задач з експериментального дослідження характеристик авіаційного двигуна ТВ3-117. Застосування методики показало, що, наприклад, при плануванні експерименту для камери згоряння авіаційного двигуна ТВ3-117 з урахуванням критеріїв ефективності ПТ, ПN і ПС, витрати на експеримент скорочуються в 1,3 рази, а точність оцінки коефіцієнта повноти згоряння підвищується в 2,4 рази. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Гишваров А. С. Метод многофакторного критериального планирования экспериментов при исследовании характеристик и процессов авиационных ГТД / А. С. Гишваров, Х. С. Гумеров, В. П. Алаторцев // Вестник СГАУ. – 2006. – № 2. – Ч. 1. – С. 180–184. 2. Гишваров А. С. Оптимизация ресурсных испытаний систем имитационным моделированием в системе жизненного цикла / А. С. Гишваров. – Уфа : Гилем, 2005. – 328 с.

149

150

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

УДК 629.735

Семенов В.О. к.ф.-м.н., доцент, викладач циклової комісії фізико-математичних дисциплін та інформатики, Кременчуцький льотний коледж Національного авіаційного університету, м. Кременчук, Україна

Дерев’янко І.Г. викладач кафедри авіаційного транспорту, Кременчуцький льотний коледж Національного авіаційного університету, м. Кременчук, Україна

РОЗРОБКА МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ КОНТРОЛЮ І ДІАГНОСТИКИ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117 З ВИКОРИСТАННЯМ МОДЕРНІЗОВАНИХ МЕТОДІВ ЗРІВНЮВАННЯ Й НАЙМЕНШИХ КВАДРАТІВ Відомо, що діагностика проточної частини авіаційного двигуна ТВ3-117 проводиться по відхиленням контрольованих термогазодинамічних параметрів на різних режимах роботи. При цьому критеріями стану різних вузлів двигуна є так звані параметри стану: коефіцієнти корисної дії, коефіцієнти втрат, площі поперечних перерізів тощо. Вплив параметрів стану на контрольовані параметри двигуна на різних режимах його роботи неоднозначно як за величиною, так і за знаком. В якості математичного апарату для контролю і діагностики стану вузлів проточної частини авіаційного двигуна ТВ3-117 вибрані модернізовані «класичні» методи: метод найменших квадратів, метод зрівнювання. При цьому в процесі модернізації «класичних» методів, основна роль яких направлена на уточнення математичної моделі за вектором відхилень, отриманому в рамках FDI-методу [1], жорсткі допуски на контрольовані параметри двигуна були замінені м’якими, що дозволило збільшити точність локалізації дефекту, а також знизити похибки першого і другого роду [2]. Основними принципами реалізації алгоритмів контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 в рамках FDI-методу [1] при використанні модернізованих «класичних» методів є: - використання математичної моделі двигуна (з налаштуванням останньої на індивідуальний або середній за парком двигун); - покомпонентне порівняння векторів параметрів двигуна, обчислених за математичною моделлю й отриманих у ході льотної експлуатації повітряного судна; - за вектором відхилень, отриманому в процесі порівняльного аналізу, здійснюється уточнення (підстроювання) математичної моделі з одночасною локалізацією прояву дефекту. При цьому в рамках даних принципів реалізація методу найменших квадратів як математичного апарату, в рамках якого здійснюється розв’язок задач контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117, здійснюється за рахунок 150

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

уточнення значень коефіцієнтів, що характеризують елементи газоповітряного тракту, мінімізуються нев’язки між одноіменними параметрами, отриманими розрахунком за математичною моделлю й в процесі експерименту: δjJ = PJp – PJe; (1) де δjJ – нев’язка; PJp – значення параметра, який обчислюється за математичною моделлю; PJe – експериментальне значення параметра;

J  1, m , m – номер ви-

j  1, k , k – номер вимірювання параметра.

міряного параметра;

Основним критерієм є мінімум середньоквадратичної похибки нев’язки: k 2 (2) f  x    p jp  xip   p je  xie   min j 1





шляхом розв’язку системи із n нормальних рівнянь:



 p jp  xip   p je  xie  xi

  0.

(3)

Метод зрівнювання в рамках FDI-методу є одним із варіантів методу найменших квадратів й застосовується лише в тому випадку, коли виміряні величини певним чином детерміновано взаємопов’язані. При льотній експлуатації повітряного судна в його двигуні такими залежностями є рівняння робочого процесу. Метод зрівнювання для уточнення математичних моделей зводиться до оцінювання m вимірюваних параметрів p1, p2,…pm, які повинні задовольняти умові q < m рівнянням зв’язку, де q – число варійованих параметрів: Fi(pi) = 0, де Оцінки

i  1, q .

для величини pj знаходяться на основі вимірювань pjе, які обтяжені

випадковими похибками. Згідно з принципом максимальної правдоподібності сума квадратів відхилень оцінок при цьому оцінки

B  p k

j 1

 p je



від виміряних величин повинна бути мінімальною,

повинні задовольняти рівнянням зв’язку: (4)

 min;

Fj(pj) = 0; де Bj – коефіцієнти ваги. Рівняння зв’язку можуть бути застосовані у вигляді: k

b j 1

(5)

p j  min;

де bj – коефіцієнти впливу. Визначаються оцінки

величини pj, за значенням яких знаходяться й оцінки

характеристик вузлів проточної частини авіаційного двигуна ТВ3-117: 151

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

152 k

xi   aij p j .

(6)

j 1

Математична модель авіаційного двигуна ТВ3-117 забезпечує виконання наступних функцій: - отримання кліматичних характеристик; - урахування впливу зміни властивостей робочого тіла на характеристики елементів двигуна; - урахування особливостей характеристик елементів; - узгодженість форми представлення характеристик елементів й методики їх експериментального визначення. Модель такого роду дозволяє: - прогнозувати значення характеристик конкретного екземпляру двигуна у процесі його експлуатації; - об’єктивно назначати (варіювати) допуски на розкид характеристик; - оцінювати вплив різних методів налагодження, можливих у процесі експлуатації розкидів (варіювання) ККД елементів і геометричних розмірів проточної частини, відхилень в системі регулювання на характеристики, з метою розробки заходів, що забезпечують стабільність основних характеристик двигуна у процесі його експлуатації; - оцінювати технічний стан двигуна при експлуатації за термогазодинамічними параметрами на основі порівняння розрахункових (визначених за математичною моделлю), в рамках FDI-методу, й експериментальних даних. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Застосування правил нечіткої логіки у задачі ідентифікації технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 / [Шмельов Ю. М., Владов С. І., Хебда А. С., Котляров К. Г.] // Вчені записки Таврійського національного університету імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки. – К. : Таврійський національний університет імені В. І. Вернадського, 2018. – Том 30 (69). – № 3, 2018. – С. 34–40. 2. Жернаков С. В. Методология системного анализа для решения проблемы информационного мониторинга состояния авиационного двигателя / С. В. Жернаков // Вестник УГАТУ – 2010. – Т. 14. – № 3 (38). – С. 84–100

152

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 519.854.2

Гребеннік І. В. д.т.н., професор кафедри системотехніки, Харківський національний університет радіоелектроніки, м. Харків, Україна

Чорна О. С. асистент кафедри системотехніки, Харківський національний університет радіоелектроніки, м. Харків, Україна

ОПТИМІЗАЦІЯ МАРШРУТІВ ЗАДАЧІ PDP ЗА ДОПОМОГОЮ ЦИКЛІЧНИХ ТРАНСФЕРІВ Однією з найпопулярніших галузей застосування моделей і методів комбінаторної оптимізації є математичне моделювання та розробка стратегій розв’язання задач маршрутизації транспорту (vehicle routing problems, VRP). Це широкий клас задач цілочисельного програмування, якому останнім часом приділяється все більш уваги через його ключову роль в транспортній логістиці. Задачам маршрутизації транспорту присвячено багато книг, статей та монографій, зокрема, [1-4]. В таких задачах для заданого парку транспортних засобів, що знаходяться в одному або декількох депо, треба побудувати маршрути до споживачів з урахуванням різних обмежень: на вантажопідйомність транспорту, на часові вікна (time windows), в які клієнти можуть обслуговуватися і тому подібне. В реальних задачах виникає багато додаткових обмежень, яким відповідають різні підкласи задач VRP, серед яких сapacitated VRP (CVRP), VRP with Time Windows (VRPTW), Multiple Depot VRP (MDVRP), Split Delivery VRP (SDVRP), Periodic VRP (PVRP), Stochastic VRP (SVRP), VRP with Satellite Facilities (VRPSF), та багато інших. Одним з найпопулярніших класів задач маршрутизації транспорту є задачі вивозу і доставки (Vehicle Routing Problems with Pickups and Deliveries, VRPPD, або Pickup and Delivery Problem, PDP) [5], де транспортні засоби обслуговують замовлення клієнтів (transportation requests), в кожному з яких треба забрати вантаж (або декілька вантажів) в вершині завантаження (pickup) та перевезти його в відповідну вершину доставки (delivery). Задача PDP виникає в багатьох контекстах, таких як міські кур'єрські послуги, системи транспортування від дверей до дверей та послуги таксі. Важливим для реальних задач класом обмежень є обмеження на завантаження транспортного засобу (loading contraints). В найпростіших моделях враховується вантажопідйомність кожного транспортного засобу і маса кожного вантажу. У роботі [6] було наведено рішення задачі Pickup and Delivery Problem в постановці, що одночасно враховує послідовність завантаження тримірних контейнерів та порядок відвідування вершин вивозу і доставки, виключаючи можливість блокування одних контейнерів іншими при розвантаженні та забезпечуючи стійкість завантаження. Була запропонована дворівнева стратегія розв’язання досліджуваної задачі. Верхній рівень – вирішення задачі кластерізації за допомогою методу k-середніх (kmeans), що дозволяє розбити задану множину точок на задану кількість кластерів k. Нижній рівень – побудова маршруту. Було розроблене програмне забезпечення для 153

154

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

отримання точного та евристичного розв’язання досліджуваної задачі. До недоліків роботи [6] було віднесено невизначеність вибору початкових центрів кластерів та було запропоновано використання більш ефективних методів та алгоритмів кластеризації для розв’язання верхнього рівня задачі вивозу та доставки (Pickup and Delivery Problem). З огляду на рекомендації, що наведені у роботі [6] з поліпшення ефективності кластерізації було прийняте рішення спробувати оптимізувати кластерізацію. Метод пошуку в околі, це широкий клас удосконалюючих алгоритмів, загальна стратегія яких базується на пошуку кращого рішення в деякій окремій області вихідного. Серед комбінаторних методів на циклічних перестановках необхідно виділити теорію циклічних трансферів [7-8]. Дана теорія є варіацією стратегії пошуку по сусідів, яка використовується для вирішення багатьох комбінаторних проблем. Даний метод розбиває вирішення завдання на дві стадії: перший етап, розбиття елементів комбінаторної множини на кластери, другий, оптимальна конфігурація елементів всередині кластерів. В даній роботі теорію циклічних трансферів пропонується застосувати для оптимізації рішення задачі PDP шляхом зменшення цільової функції. Для цього ми пропонуємо застосовувати циклічні трансфери між двома рівнями стратегій розв’язання задачі PDP яка біла запропонована в роботі [6]. Після вирішення задачі кластерізації за допомогою методу k-середніх, пропонується вибирати з кожного кластера по одній парі вершин pickup and delivery та переставляти вибрані парі вершин між кластерами у відповідності до циклічних перестановок. Таким чином для кожного рішення задачі з n кластерами буде отримано (n-1)! «сусідів» у дуже широкому околі, для яких нижній рівень вихідної задачі буде розв’язано знову. Вибір пари вершин pickup and delivery з кожного кластера пропонується робити з урахуванням відстані від вершин до центру кластера. Тобто парою для циклічного трансфера буде та пара вершин у кластері, сума відстаней у якої найбільша. Згідно до описаного віще було проведена низка експериментів, результати яких були наступні. Були вирішенні по 20 задач різних розмірностей з такими характеристиками: кількість кластерів k=3, RWB = 5%. У наведеній нижче таблиці 1: N – кількість пар pickup-delivery, M – кількість задач для яких вдалось зменшити кінцеву вартість. Таблиця 1. Результати N M AVG(Cost) AVG(Benefit) Benefit % 10 7 4 049,773 297,699 7.5 % 20 8 5 095,056 190,823 3.75 % 30 5 5 852,994 379,501 6.5 % Наведені у таблиці 1 результати хоч і не дали суттєвого поліпшення вартості, показують що описаний у доповіді напрямок розробок є перспективним та вимагає більш детального аналізу. Таким чином в даній роботі був проведений аналіз задачі вивозу і доставки, з ме154

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

тою знаходження можливостей оптимізації вже існуючого алгоритму вирішення. Запропоновано використання теорії циклічних трансферів для поліпшення вартості кінцевих маршрутів. Розроблено алгоритм оптимізації маршрутів задачі PDP з використанням циклічних перестановок. Цей алгоритм був реалізован програмно. Були проведені експерименти, які продемонстрували здатність алгоритму поліпшувати кінцеве рішення в середньому на 5%. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. S. Kumar and R. Panneerselvam, “A survey on the vehicle routing problem and its variants,” Intelligent Information Management, vol. 4, no. 3, p. 66, 2012. 2. V. Pillac, M. Gendreau, C. Guéret, and A. L. Medaglia, “A review of dynamic vehicle routing problems,” European Journal of Operational Research, vol. 225, no. 1, pp. 1–11, Feb. 2013. 3. P. Toth and D. Vigo, Vehicle routing: problems, methods, and applications. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2001. 4. А. В. Панишев, “Модели и методы оптимизации замкнутых маршрутов на транспортной сети: монография.” ЖГТУ, Житомир, p. 316, 2014. 5. J. Cordeau, G. Laporte, and S. Ropke, “Recent models and algorithms for one-toone pickup and delivery problems,” in The vehicle routing problem: latest advances and new challenges, vol. 43, 2008, pp. 327–357. 6. R. Dupas, I. Grebennik, O. Lytvynenko, and O. Baranov, “An Heuristic Approach to Solving the one-to-one Pickup and Delivery Problem with Three-dimensional Loading Constraints,” International Journal of Information Technology and Computer Science Information Technology and Computer Science, vol. 10, no. 10, pp. 1–12, 2017. 7. Paul Michael Thompson, James B Orlin The theory of cyclic transfers - Massachusetts Institute of Technology, Operations Research Center, 1989. 8. Paul M. Thompson, Harilaos N. Psaraftis Cyclic transfer algorithms for multivehicle routing and scheduling problems - Operations Research Volume 41 Issue 5, Sept.–Oct 1993 Pages 935-946

155

156

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

УДК 330.341.1

Дончак Л.Г. к.е.н., доцент кафедри економіки підприємств і корпорацій, Вінницький навчально-науковий інститут економіки ТНЕУ, м. Вінниця, Україна

Мазур В.Г. викладач кафедри економіки підприємств і корпорацій, Вінницький навчально-науковий інститут економіки ТНЕУ, м. Вінниця, Україна

МОДЕЛЮВАННЯ ІННОВАЦІЙНОГО ПОТЕНЦІАЛУ ПІДПРИЄМСТВА НА БАЗІ МАТЕМАТИЧНОГО АПАРАТУ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ Ефективне функціонування будь-якого підприємства на сучасному етапі розвитку економіки вимагає застосування найбільш перспективних методів та напрямів дослідження в області моделювання складних систем. Впровадження інформаційних технологій, невизначеність зовнішнього середовища, прискорення темпів науково-технічного прогресу, необхідність аналізу великих обсягів інформації для успішного прийняття рішень приводять до необхідності побудови математичних моделей різної складності. У зв’язку з цим одним із основних напрямів прикладних досліджень у цій галузі є нечітке моделювання. Важливе місце у функціонуванні підприємства посідає аналіз та оцінка його наявного інноваційного потенціалу, що дає можливість значно активізувати інноваційну діяльність та покращити результативність функціонування господарюючого суб’єкта загалом. Разом з цим, оцінювання інноваційного потенціалу підприємства дозволить оперативно визначати внутрішні можливості, виявити проблемні місця у діяльності підприємства та прийняти відповідні управлінські рішення для подальшого інноваційного розвитку. Варто зазначити, що саме об’єктивна оцінка рівня інноваційного потенціалу підприємства визначає ступінь його готовності до формування та ефективної реалізації інноваційної стратегії підприємства. До поняття «інноваційний потенціал» науковці підходять по різному. Так, заслуговує уваги проведене автором дослідження, відповідно до якого під даним поняттям варто розуміти [1, с. 304]: – сукупність різних видів ресурсів, необхідних для здійснення інноваційної діяльності підприємства; – «міру готовності» підприємства виконати поставлені цілі в області інноваційного розвитку; – здатність підприємства розробляти й реалізовувати інноваційні проекти; – сукупність можливостей підприємства в інноваційній діяльності. Отже, можна сказати, що інноваційний потенціал підприємства – це готовність і здатність підприємства до здійснення інноваційної діяльності за умов наявності необхідних для цього матеріальних, фінансових, трудових та інформаційних ресурсів. З метою ефективної інноваційної діяльності підприємства та її подальшого планування на перспективу необхідно, перш за все, оцінити рівень наявного інноваційного потенціалу господарюючого суб’єкта. Слід зазначити, що рівень інноваційного потенціалу – це комплексна оцінка поточного стану та потенційних можливостей 156

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

інноваційної діяльності підприємства, що дає змогу усунути виявлені проблемні місця їх роботи шляхом своєчасного прийняття відповідних управлінських рішень. Відсутність дієвої та достовірної системи оцінювання рівня інноваційного потенціалу є причиною того, що керівництво підприємства не в змозі своєчасно виявляти наявні недоліки та швидко їх усувати. Разом з цим, така система оцінювання дозволить потенційно-можливим інвесторам об’єктивно оцінити підприємство, і, тим самим збільшити можливість залучення додаткових фінансових ресурсів. З цією метою пропонується оцінити рівень інноваційного потенціалу підприємства за допомогою побудови математичної моделі на основі застосування теорії нечітких множин та лінгвістичної змінної, що дає змогу врахувати сукупність кількісних та якісних показників, що задані нечіткими висловлюваннями. Розглядаючи сутність самої математичної моделі, варто погодитись що це найвища ступінь формалізації будь-якого процесу (явища), яка дозволяє найбільш просто і повно аналізувати зв’язки між параметрами, що характеризують цей процес (явище) [2, с. 106]. Вибір побудови математичної моделі на основі нечіткої логіки при оцінюванні інноваційного потенціалу підприємства обумовлений обмеженою кількістю оцінювальних кількісних показників та значним впливом зовнішнього середовища. Також перевагами використання нечіткої логіки є: оперування вхідними даними; можливість нечіткої формалізації критеріїв оцінки за допомогою термів; проведення автоматизованого моделювання, що дасть змогу прослідковувати за зміною вхідних параметрів, з врахуванням думок експертів. Варто зазначити, що теорія нечіткої логіки (або нечітка технологія, або теорія нечітких множин) – це сукупність теоретичних основ, методів, алгоритмів, процедур і програмних засобів, які базуються на використанні нечітких висновків і оцінок експертів з тих чи інших питань [3, с. 54]. Універсальна множина (U) – це повна множина, що охоплює всю проблемну область. Нечіткою множиною F на універсальній множині називається сукупність пар  F u , u  , де  F u  – сукупність належності елемента u  U до нечіткої множини F. Функція належності  F u відображає ступінь належності кожного елементу універсальної множини до нечіткої множини F. Дана функція набуває значень від 0 до 1. Чим вище ступінь належності, тим більшою мірою елемент універсальної множини відповідає властивостям нечіткої множини. Нечітка множина записується у вигляді:



F

  F u i  / u i 

in

 F u1   F u 2   u    ...  F n u1 u2 un

(1)

Під лінгвістичною змінною розуміють таку змінну, значеннями якої є слова та словосполучення, записані людською або штучною мовою. Терм-множиною називається множина усіх можливих значень лінгвістичної змінної. Кожний елемент терммножини називається термом. 157

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

158

Нечіткий висновок – це апроксимація залежності Y  f X1 , X 2 , X 3 ,..., X n  , за допомогою нечітких правил “ЯКЩО-ТО” та нечітких логічних операцій. Логічний висновок, який описує залежність Y  f X1 , X 2 , X 3 ,..., X n  між причинами





якщо

 [  (x i  Xijp )], то y  Yj , j  1, m ,

X i i  i, n та наслідком у вигляді системи нечітких логічних висловлювань, матиме наступний вигляд: Kj

(2)

p 1 i 1

де Yj – нечіткий терм для оцінки j-го рівня вихідної змінної; m – кількість термів для оцінки Y;

X ijp – нечіткий терм для оцінки вхідної змінної; хj в р-му рядку матриці знань, що відповідає терму Yjp  1, K j ; Кj – кількість рядків, що відповідає терму Yj;  () – символ операції АБО (І). Для переходу від нечітких множин до кількісної оцінки виконується процедура дефазифікації (перетворення нечіткої інформації в чітку). Отже, використання математичного моделювання інноваційного потенціалу підприємства на базі нечіткої логіки дає можливість не лише оцінити сучасний стан інноваційної діяльності відповідного суб’єкта, але й отримати прогнозовану оцінку за рахунок зміни вхідних параметрів. Тоді, у випадку негативного для підприємства прогнозу, керівництво заздалегідь може вжити відповідних заходів для покращення ситуації. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Альошин С. Ю. Науково-методичні підходи до оцінки стану інноваційного розвитку промислового підприємства. Вісник економіки транспорту і промисловості. 2014. № 46. С. 303-309. 2. Гусак Л.П., Гулівата І.О. Математичне моделювання як засіб здійснення професійної спрямованості навчання математики на економічних спеціальностях ВНЗ. Науковий вісник ужгородського університету. Серія: «Педагогіка. Соціальна робота». 2016. Випуск 1 (38). С. 105-107. 3. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Нечеткая надежность алгоретмических процес. Винница: Континент, 1997. 142 с.

158

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 519.87

Запорожцев С.Ю. к.т.н., доцент кафедри обліку та інформаційних технологій у бізнесі, Харківський торговельно-економічний інститут КНТЕУ, м. Харків, Україна

ОЦІНКА СТІЙКОСТІ СТРАТЕГІЙ УПРАВЛІННЯ КАПІТАЛОМ У БІРЖОВІЙ ТОРГІВЛІ Біржова торгівля або трейдінг є одним з видів комерційної діяльності, що найбільш формалізуються. Основою успішної реалізації торговельних ідей та стратегій служить ретельна підготовка, математичне і програмне моделювання, опрацювання можливих сценаріїв поведінки фінансових інструментів, а також статистична обробка результатів торгівлі і тестів за минулі періоди. Одним з найважливіших напрямів роботи трейдера є суворе дотримання стратегії управління капіталом (УК), яке будується на пошуку деяких оптимальних співвідношень між ризиком і можливою винагородою. У загальному випадку ризик неможливо формалізувати, і максимальний теоретичний ризик може перевищувати розмір торгівельного депозиту. Але такі окремі події зазвичай відносять до неторговельних ризиків. Розглянемо спрощену математичну модель УК за умов можливої обчислюваності ризиків. Хай із загального числа N лише А операцій були прибутковими. При цьому середній геометричний відносний прибуток в операції відрізняється в К разів від середнього геометричного одиничного збитку (ризика) R. Тоді чекання результату операції матиме вигляд:





1 N A N

  1  KR   1  R  A

(1)

При N   показник A / N   , де ми отримаємо:

 - ймовірність прибуткової операції, і

  1  KR  1  R 1 .

(2)

Максимум функції (2) шукається знаходженням такого Rопт, при якому її перша похідна обнуляється, а друга - негативна. Рішенням буде K    1 , (3) R опт  K і по суті є відомим критерієм Келлі [1], що показує, якою частиною депозиту потрібно ризикувати, щоб отримати максимальне чекання по прибутку. Наприклад, для класичної оптимізованої торгової системи (ТС) з імовірністю прибуткових і збиткових операцій 40% на 60%, і співвідношенням середніх геометричних прибутків і збитків 3 до 1, критерій Келлі дорівнюватиме 20% (рис.1). Стохастичність і нестаціонарність ринків робить неможливим обчислення імовірнісних показників на майбутнє. Проте, існують підходи, що дозволяють зробити деяку оцінку як методів самої торгівлі, так і стратегій УК. 159

160

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

Рис.1. Чекання прибутку в одиничній операції

Один з таких підходів запропонований Нассимом Талебом в [2] і названий ним «антикрихкістю» - нелінійною властивістю систем різко реагувати на позитивні зміни, прагнучи ігнорувати негативні. «Антикрихкі» рішення, на відміну від «крихких», характерні максимальним значенням часткової другої похідної і зсувом «важкого» хвоста розподілу ймовірності в позитивну область. Побудуємо графіки очікуваної прибутковості нашої ТС за деякий період, в якому середнє число здійснених операцій дорівнює 50. Цієї кількості цілком достатньо, щоб говорити про деякі статистично суттєві висновки з дослідження. Прибуток та її похідні для такого ідеального варіанту показані на рис.2.

Рис.2. Приклад прибутковості ТС за 50 операцій та її похідні

160

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Рішення 1 відповідає критерію Келлі і рівню одиничного ризику в 20%, що буде оптимальним тільки на історії але, в той же час, найкрихкішим – будь-яке відхилення від нього призводить до різкого зниження прибутку. Проте є ще дві характерні точки. Це рішення 2 (одиничний ризик близько 11%), де швидкість росту прибутку максимальна (стійке рішення, але також для минулого). І рішення 3 (близько 4-5%), поблизу якого спостерігаються максимальне прискорення і опуклість («антикрихкість»). Покажемо на прикладі, що рішення номер 3 в реальності, швидше за все, виявиться найбільш прийнятним. Можна припустити, що, скоріш за все, в майбутньому частоти прибуткових і збиткових операцій стануть значно гірші, навіть при збереженні співвідношення середніх прибутків і збитків. При цьому оптимістичним сценарієм будемо вважати випадок, коли на 2 прибуткових операції буде 4 збиткові (імовірність здобуття прибутку близько 33%). А песимістичним – коли на 2 прибуткових операції будуть 5 збиткових (імовірність прибуткової операції біля 29%). Випадки, коли імовірність прибуткової операції складає 25% і менш, не розглядаємо, з огляду на те, що чекання прибутку там менше, ніж нуль. На рис. 3 наведені ідеальний, оптимістичний і песимістичний сценарії на звичайній (частина а) і логарифмічній (частина б) шкалі. Показана також область реалістичних сценаріїв, які можуть бути при цих припущеннях.

Рис.3. Прибутковість при різних сценаріях При рівні одиничного ризику 20% майже всі реалістичні сценарії лежать в області високих ризиків і невеликого прибутку (результати від -71% до + 48%). При ризику 11% все ще можна отримати невеликі збитки (прибутковість буде від -8% до +138%). Проте ризик 4-5% нам дає виключно позитивні результати (приблизно від +18% до +86%), які можна максимізувати навіть в разі песимістичного сценарію. Таким чином, моделювання можливих реальних сценаріїв показує, що вибір саме «антикрихких» рішень дозволяє не тільки мінімізувати можливі збитки, але і зберегти при цьому деякий потенціал здобуття прибутку. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Критерий Келли : [Електронний ресурс] – Режим доступу : https://ru.wikipedia.org/wiki/Критерий_Келли. 2. Талеб Н. Н. Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса : [пер. с англ.] / Н. Н. Талеб. – СПб : Азбука, 2014. – 768 с. 161

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

162 УДК 602.1:519.673:659.1(477)

Коваль М. С. здобувач освітнього ступеня «бакалавр»,

Ніколіна І.І. к. т.н., доцент, Вінницький торговельно-економічний інститут КНТЕУ, м. Вінниця, Україна

МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ВИТРАТ НА ПРОСУВАННЯ РЕКЛАМИ В УКРАЇНІ Сучасний механізм управління рекламного підприємства характеризується різного роду проблемами, зокрема, неадекватністю використовуваних методів управління системою витрат у сучасних умовах; механічне перенесення методик, розроблених за кордоном, у практику менеджерів без урахування специфіки вітчизняного менталітету та підходу до управління бізнесом; недостатнє використання економікоматематичного моделювання. Одним із шляхів вирішення згаданих проблем є формалізація механізму управління рекламного підприємства, з метою адекватного передбачення можливлої ситуації [4]. Маркетингові дослідження − це систематичний збір, реєстрація й аналіз даних із проблем, що відноситься до маркетингу. Задачі дослідження маркетингу входять до складу інформаційної системи маркетингу, що є частиною інформаційної системи управління підприємством [3]. Нині залишається невирішеним питання щодо визначення єдиного підходу до оцінки ефективності рекламних повідомлень, яке потребує подальших досліджень. Також використовуються методи маркетингових досліджень, спостереження, оцінка експертів. Найбільш розповсюдженим методом оцінки можна вважати економічну ефективність реклами, яка враховує обсяг продажу товарів. Видання Watcher повідомляє, що всі експерти Всеукраїнської рекламної коаліції були одностайні в такому твердженні: за підсумками І півріччя 2016 р. Показники по загальних витратах на рекламу в Україні взяті з офіційних сайтів компанії [1] та проаналізовано засобами MS Excel (табл. 1). Таблиця 1. Загальні витрати на рекламу в Україні та прогнозні показники в період 2012–2018 рр. Витрати реклами

Роки 2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

Телевізійна реклама

39,1

38,8

38,1

37,3

36,9

36,2

35,7

Digital - реклама

22, 3

25,2

28,2

30,9

33,2

35,3

37,3

мобільна реклама

2,6

5,7

9,8

18,7

22,6

26,4

162

Візуалізація даних

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі Друкована реклама

20,7

17,7

16,5

15,5

14,7

газети

11,5

10,2

9,3

8,6

7,5

7,1

журнали

9,2

8,8

8,4

7,9

7,5

7,2

6,9

радіо

9,3

8,9

8,6

8,2

7,8

7,5

7,1

Зовнішня реклама

4,1

3,9

3,8

3,2

3,6

Реклама у довідникових виданнях

4,5

3,5

3,1

2,8

2,5

2,3

Всього

100,9

124,7

127,6

130,4

134,2

136,7

140,4

Таким чином, рекламний медіа ринок України продовжує зростати з пристойною швидкістю – більше 25% до попереднього року – і досягне до кінця року перевищуючих 140,4 мільйони гривень [2]. Для даного дослідження застосовуємо також лінійну апроксимацію, вона описує зростання обсягу витрат протягом 7 років. Звернемо увагу на значення 𝑅2 , яке дорівнює 0,7792, тобто близьке до одиниці, що свідчить про високу ступінь співпадіння лінії з даними. Трендові моделі побудуємо за допомогою засобів Excel, їх адекватність оцінимо за допомогою коефіцієнтів апроксимації та детермінації. У табл. 2 наведені параметри і статистичні характеристики рівнянь трендових моделей. Адекватність трендових моделей оцінюємо за допомогою розрахованих відповідно для кожної моделі коефіцієнтів апроксимації та детермінації. Коефіцієнт апроксимації (𝑅) використовується для встановлення щільності зв’язку між факторною та результативною ознаками. У нашому випадку факторною ознакою виступає час. За значень показника, близьких до |1| ,можна говорити про тісний зв’язок між факторною та результативною ознаками, значення показника, близьке до 0, свідчить про відсутність зв’язку. Таблиця 2. Параметри і статистичні характеристики рівнянь трендових моделей Критерій адекватності Коефіцієнт Коефіцієнт Лінія тренду Вигляд рівняння апроксимації детермінації (𝑅) (𝑅2 ) 𝑦 = 5,325𝑥 + 106,54 𝑅² = 0,7792 Лінійна 0,882723 163

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

164 Логарифмічна

𝑦 = 18,351𝑙𝑛(𝑥)

Поліноміальна

𝑦 = −1,1964𝑥2 + 14,896 + 92,186

0,947206

𝑅² = 0,8972

Степенева

𝑦 = 105,59𝑥 0,153

0,95331

𝑅² = 0,9088

Експоненціальна

𝑦 = 106,79𝑒 0,0438𝑥

0,860116

𝑅² = 0,7398

+ 105,49

0,964313

𝑅² = 0,9299

Аналізуючи значення коефіцієнтів кореляції та апроксимації різних моделей, доходимо висновку, що доцільно відібрати логарифмічну трендову модель витрат (рис.1), що описується рівнянням виду (1): 𝑦 = 18,351𝑙𝑛(𝑥) + 105,49 , (1) оскільки коефіцієнти кореляції та апроксимації для цієї моделі мають найбільші значення відповідно 0,964313 та 0,9299.

Рис. 1. Логарифмічна модель обсягу витрат на рекламу Оцінка рівня впливу рекламних заходів на зміни прибутку підприємства на основі багатофакторної економетричної моделі дає можливість об’єктивно визначити й оцінити найбільш дієві напрями рекламної діяльності та зосередити на них увагу, що в цілому сприятиме підвищенню ефективності управлінських рішень щодо забезпечення успішного функціонування та розвитку підприємства в конкурентному середовищі. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Вітлінський В. В. Моделювання економіки: навч. посіб. Київ: КНЕУ, 2013. 408 с. 2. Всеукраїнська рекламна коаліція URL: http://vrk.org.ua 3. Ілляшенко С.М. Маркетингові дослідження: навч. посіб / за ред. д-ра екон. наук, проф. С.М. Ілляшенка. Київ: Центр навчальної літератури, 2006. 192 с. 4. Ніколіна І.І., Бондар М.В. Оцінювання ефективності управління регіональним соціальним розвитком. Економіка. Фінанси. Менеджмент: актуальні питання науки і практики. 2018. №6 (34). С. 28–38. 164

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 658.152; 658.788.5

Латишева О.В. к.е.н., ст. викладач кафедри економіки підприємства ДВНЗ "Донбаська державна машинобудівна академія", м. Краматорськ, Україна

Голубова І.В. магістр групи ЕП 17-2зм, ДВНЗ "Донбаська державна машинобудівна академія",м. Краматорськ, Україна.

МОЖЛИВОСТІ ОПТИМІЗАЦІЇ ДІЯЛЬНОСТІ ВИРОБНИЧОГО ПІДРОЗДІЛУ НА ОСНОВІ ФУНКЦІОНАЛЬНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ТА УДОСКОНАЛЕННЯ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ Перехід від парадигми функціонального підходу управління компаніями до процесного підходу, який передбачає високий ступінь мобільності та адаптивності компанії і який повинен ґрунтуватися на принципах реінжинірингу бізнес-процесів та використанні високотехнологічного забезпечення. [1, с. 519] З урахуванням цього формуються та реалізуються механізми управління діяльністю, у т.ч. з використанням сучасного інструментарію економіко-математичного моделювання бізнес - процесів. Моделювання бізнес - процесів − це візуальне відображення суб’єктивного бачення реально існуючих в організації сукупностей робіт при допомозі графічних, табличних і текстових засобів [2, с. 22]. Ефективне впровадження процедури управління на основі моделювання та перепроектування бізнес-процесів є актуальним питанням особливо для експортно-орієнтованих підприємств, які прагнуть залишитися конкурентоспроможними та покращити власні позиції на ринку. Прикладом такого підприємства є ПрАТ «Новокраматорський машинобудівний завод». Пропонується практичне застосовування процедури моделювання та перепроектування бізнес-процесів для оптимізації діяльності на прикладі окремого підрозділу - залізничного цеху ПрАТ «НКМЗ». Проведений нами аналіз діяльності ПрАТ «НКМЗ» на підставі офіційних даних підприємства [3] дозволяє констатувати, що, в контексті удосконалення основних та додаткових бізнес-процесів виробництва і доставки продукції споживачу, це підприємство намагається розробити таку мережу бізнес-процесів підприємства, яка дозволяла б здійснювати процес транспортування та перевезення вантажів (автомобільним, залізничним, морським транспортом) оптимальним способом, тобто своєчасно і економічно. Залізничному цеху в перевезеннях вантажів ПрАТ «НКМЗ» відведена особлива роль. Так, для моделювання бізнес-процесів пропонується використати нотацію IDEF0 (рис.1, рис. 2) для функціонального моделювання управління діяльністю в умовах залізничного цеху ПрАТ «НКМЗ».

165

166

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

Рис. 1. Схема вищого рівня А-0 моделі бізнес-процесу надання послуг перевезень вантажів залізничним цехом ПрАТ «НКМЗ» в нотації IDEF0 Джерело: власна розробка

Рис. 2. Схема моделі першого рівня А0 моделі надання послуг перевезень вантажів залізничним цехом ПрАТ «НКМЗ» в нотації IDEF0 Джерело: власна розробка 166

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Найбільш загальне та абстрактне описання процесу управління діяльністю підприємства дає діаграма «вищого рівня» (А-0) в нотації моделювання бізнес-процесів IDEF0, яка встановлює область моделювання процесу управління бізнес-процесами залізничного цеху ПрАТ «НКМЗ» та її межі (рис. 1). За діаграмою «вищого рівня» А0 (рис. 1) слідує низка «дочірніх» діаграм, які дають більш детальне уявлення про процес управління бізнес-процесами залізничного цеху ПрАТ «НКМЗ». Так, на рис. 2 представлена «дочірня» діаграма, створена під час декомпозиції і охоплює ту саму область, що і «материнський» блок, але описує її більш детально. Стрілки на діаграмі (рис. 1, рис. 2) відображають зв'язок процесу управління бізнес-процесами цеху підприємства (об’єкту моделювання) з зовнішнім середовищем. Таким чином, на підставі отриманої моделі в нотації IDEF0 з’являється можливість визначення «вузьких місць» (недоліків) в системі обліку та управління бізнеспроцесами залізничного цеху ПрАТ «НКМЗ». Враховуючи вищенаведене, в контексті застосування процесного підходу в умовах залізничного цеху ПрАТ «НКМЗ» далі пропонується використання програм реорганізації бізнес-процесів з метою підвищення продуктивності, зниження вартості, трудомісткості, часу та підвищення якості. Для залізничного цеху пропонується використовувати функціонально-процесний підхід, що дозволяє визначати діяльність підрозділу як мережу бізнес-процесів, які зв’язані з цілями і місією ПрАТ «НКМЗ», і відповідно її регулювати. Отже, запропонований для використання підхід дозволяє наступне: визначення та проведення загального аналізу стану бізнес-процесів; проведення функціонального аналізу, пов'язаного з встановленням і обґрунтуванням виконуваних структурними підрозділами підприємств функцій з метою забезпечення їх оптимізації та координації дій; визначення та аналіз резервів поліпшення результатів діяльності підприємства. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Kobets, V., Yatsenko, V.: Adjusting Business Processes by the Means of an Autoregressive Model Using BPMN2.0. Ermolayev, V. et al. (eds.) ICT in Education, Research and Industrial Applications: Integration, Harmonization and Knowledge Transfer. Proc. 12th Int. Conf. ICTERI 2016, Kyiv June 21- 24, 2016, CEUR-WS.org/ Vol-1614. – Р. 518–533 [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://ceur-ws.org/Vol1614/paper_97.pdf. – Назва з екрану, дата звернення: 11.10.2018. 2. Нетепчук В. В. Управління бізнес-процесами:навчальний посібник / В. В. Нетепчук. – Рівне : НУВГП, 2014. – 158 с. 3. Офіційний сайт ПрАТ «НКМЗ» – [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.nkmz.com/ – Назва з екрану, дата звернення: 15.02.2019.

167

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

168 УДК 338.2

Лещух І.В. к.е.н., науковий співробітник відділу просторового розвитку, ДУ «Інститут регіональних досліджень ім. М. Долішнього НАН України», м. Львів, Україна

МЕТОДИЧНИЙ ПІДХІД ДО ОЦІНЮВАННЯ ПОТЕНЦІАЛУ БІЗНЕСУ РЕГІОНУ В умовах децентралізації роль бізнесу як рушійної сили економіки стає дедалі більш актуальною, а рівень його розвитку залежить від формування та реалізації потенціалу як окремих індивідів (підприємців), так і регіону та держави загалом. Сучасні вітчизняні дослідники потенціал бізнесу здебільшого розглядають на макрорівні з ресурсної позиції (тобто в контексті ресурсів підприємства) та/або навичок і здібностей підприємців. Дещо рідше категорія «потенціал бізнесу» розглядається у регіональному аспекті. Так, наприклад, О. Сологуб [1, с. 61] дане поняття пропонує трактувати як «…сукупність підприємств, що здійснюють свою діяльність на господарському ринку та з урахуванням існуючих можливостей щодо створення у майбутньому нових підприємств, оскільки світовий досвід переконує, що в Україні є достатньо значний нереалізований резерв підприємницьких ресурсів». Погоджуючись з вищезазначеним автором, у даному дослідженні пропонуємо розглянути методичний підхід до оцінювання потенціалу бізнесу в комплексному системному регіональному розумінні. Первинними показниками для оцінювання потенціалу бізнесу пропонуємо обрати показники, названі у табл. 1. Таблиця 1. Первинні показники для оцінювання потенціалу бізнесу регіону* Показники

Інші – чинники форБазові – мування сприятливого характеризують бізнес-середовища діяльність бізнесу регіону

2 кількість підприємств у розрахунку на 10 тис. населення частка прибуткових підприємств у загальній кількості підприємств кількість зайнятих працівників у розрахунку на одне підприємство обсяг реалізації товарів, робіт, послуг підприємств

Одиниця вимірювання 3 одиниці % осіб млн грн.

співвідношення експорту та імпорту товарів

одиниці

капітальні інвестиції в розрахунку на 1 тис. населення

млн. грн.

прямі іноземні інвестиції в розрахунку на 1 тис. населення

млн. дол. США

*Джерело: побудовано автором 168

Джерело інформації 4 Державний комітет статистики України; Головні управління статистики в областях України

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Враховуючи, що усі вище наведені показники економічного розвитку є іменованими величинами, вважаємо необхідним їх попереднє нормування, яке забезпечить порівнянність та співставність сформованої інформаційної бази. Процедуру нормування доцільно здійснити, виходячи з позиції, що наведені показники є показниками-стимуляторами соціально-економічного розвитку, тобто зростання їх значень позитивно впливає на рівень потенціалу бізнесу в регіоні:

Ni 

Zi  Z min , Z max  Z min

де:

(1)

де Ni – нормоване значення i-го показника в регіоні; Zi – значення i-го показника в регіоні; Zmax – максимальне значення i-того показника в регіоні; Zmin – мінімальне значення i-того показника в регіоні. Нормування первинних показників, здійснене за формулою (1), переведе їх величини у проміжок [0:1]. Розрахунок власне потенціалу бізнесу (Pb) здійснимо на основі адитивної моделі за формулою (2):

 i 1 N i , n

Pb 

(2)

де Pb – потенціал бізнесу; Ni – нормовані значення первинних показників; n – кількість показників. Перспектива подальших досліджень у даній сфері вбачається в апробації поданої методики на прикладі міст обласного значення Львівської області з метою подальшої розробки концепції зміцнення їх спроможності на основі ефективного використання потенціалу бізнесу. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Сологуб О. Сучасні аспекти формування підприємницького потенціалу регіону. Економіка і регіон. 2015. № 3 (52). С. 60-65.

169

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

170 УДК 515.2

Лиса О.В. к.т.н., доцент кафедри автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій, Львівський національний аграрний університет, м. Дубляни, Україна

Мідик І.-М.В. аспірант кафедри інформаційно-вимірювальних технологій, Національний університет «Львіська політехніка», м. Львів, Україна

МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ ОЦІНЮВАННЯ ЯКОСТІ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКОЇ ПРОДУКЦІЇ Вступ. Різна якість сільськогосподарської продукції в межах одного виду, сорту потребує не тільки визначення її окремих показників, але й встановлення певної норми її якості, виходячи з якої підприємства, що закуповують сільськогосподарську продукцію, будуть її оплачувати. Не менш важливо для переробних підприємств мати норму якості для сільськогосподарської продукції, оскільки при відхилення від норми змінюється якість та вихід продукції (у %) переробних підприємств. Такі норми необхідні і при використанні продукції на інші цілі. Аналіз цих задач зумовили тематику та актуальність даного дослідження. Постановка проблеми. Мета даного дослідження - отримати єдину оцінку рівня якості сільськогосподарської продукції Виклад основного матеріалу. Назвемо основні етапи кваліметричних вимірювань [1]: I етап – вимірювання різних одиничних характеристик (показників якості) овочів – технологічні вимірювання. II етап – оцінювання якості продукції загалом, спираючись на результатах вимірювання окремих характеристик – опрацювання результатів вимірювань. Характеризуючи I етап (вимірювання одиничних характеристик продукції) треба відзначити, що частину характеристик можна виміряти за допомогою технічних засобів, а частину можна ідентифікувати, проаналізувати, оцінити шляхом залучення експертів. Експерти, висловлюючи свою суб’єктивну думку, дають нетехнічні атрибути, які перетворюємо у показники придатні для математичного опрацювання. На II етапі – етапі опрацювання результатів вимірювань для оптимізації загального показника якості продукції запропонуємо використовувати математичний апарат нечітких множин, за допомогою якого побудуємо математичні моделі комплексного оцінювання якості сільськогосподарської продукції. Математичні моделі в кваліметрії повинні мати оптимізаційний характер, тобто необхідно досягнути екстремальних значень цільової функції (мети, яка стоїть перед дослідником) при обмеженнях, тобто в множині допустимих рішень. Першим етапом розробки математичної моделі є вивчення об’єкта дослідження, виділення його окремих компонентів, їх аналіз. Другий етап розробки математичної моделі – на підставі проведеного аналізу 170

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

об’єкта досліджень проводимо постановку задачі; визначаємо цільову функцію; вводимо обмеження на певні показники, встановлюємо взаємозв’язки показників з чинниками, які на них впливають. Далі визначаємо алгоритм розрахунку параметрів моделі. Третій етап математичного моделювання – аналіз моделі, аналіз розв’язку, системний аналіз. Аналіз моделі: модель повинна відповідати таким вимогам: адекватність, повнота, адаптованість до залучення нових елементів, простота та наочність. Аналіз розв’язку: на підставі припущень і розроблених правил приймаються рішення щодо висновків про якість продукції. Системний аналіз: на підставі принципу оберненого зв’язку проводиться спрощення моделі, модель розглядається у сукупності з іншими задачами. Нами розроблено кілька математичних моделей для оцінки якості сільськогосподарської продукції: I модель – математична модель оцінки якості продукції овочівництва. Мета – знайти максимальне значення функції комплексного показника якості (корисності) по наявності в овочах клітковини, вуглеводів, білків в залежності від кількості мінеральних добрив. II модель – математична модель для забезпечення вирощування сільськогосподарської продукції із заданими параметрами питомої ваги поживних речовин (вуглеводів, білків). Мета – знайти мінімальне значення функції кількості добрив. III модель – математична модель для максимальної ваги сільськогосподарської продукції. Мета – знайти максимальне значення функції маси в залежності від мінеральних добрив. IV модель – математична модель безпечності овочів – функція комплексного показника якості (безпечності) Мета – знайти мінімальне значення функції вмісту важких металів на 1 кг ваги. Висновки. Проблему комплексної оцінки рівня якості сільськогосподарської продукції вирішено шляхом побудови математичних багатокритеріальних моделей оцінки якості. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Бубула Т.З. Методи та засоби визначення показників якості продукції: навч.посібник /Т.З.Бубела, П.Г.Столярчук, E.В.Походило, М.С.Міхалєва, В.М.Ванько. – Львів: ВидавництвоЛьвівська політехніка, 2012. – 292с.

171

172

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

УДК 004.4:666

Кадацький М.А. студент спеціальності «Системний аналіз», Донбаська державна машинобудівна академія, м. Краматорськ, Україна

ЗНАХОДЖЕННЯ ПРИБЛИЗНИХ ПОКАЗНИКІВ СПОРТСМЕНА-МЕТАЛЬНИКА ЯДРА ЗА ДОПОМОГОЮ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ Сучасний рівень розвитку спорту ставить завдання розробки нових засобів і методів спортивної підготовки, які будуть сприяти швидкому й надійному досягненню високих результатів. У фізичній культурі й спорті нейронні мережі використаються для аналізу й прогнозування показників фізичної підготовленості спортсменів, а також результатів спортивних змагань. Ефективність використання нейронних мереж забезпечується можливістю моделювання фізіологічних процесів в організмі людини, що носять нелінійний характер, а також здатністю нейронних мереж до самонавчання [1-2]. В [3] наводяться дані про характеристики восьми спортсменів (вік, ріст, маса тіла, метод метання), а також їхні спортивні результати (початкова швидкість польоту ядра, кут метання, висота відриву від руки й відстань польоту).

Рис. 1. Дані про атлетів З математичної точки зору можна сформулювати два завдання прогнозування: – за наявним даними про вік, ріст, масу тіла атлета, а також характеристиках польоту ядра визначити дальність цього польоту; – за наявним даними про вік, ріст, масу тіла атлета, а також дальності польоту ядра визначити оптимальне сполучення характеристиках польоту – початкової швидкості, куті й висоті відриву. Обидва завдання можна вирішити методами штучних нейронних мереж. Як модель нейронної мережі доцільно вибрати двошаровий персептрон. Оцінка кращого числа нейронів у схованому шарі проведемо, використовуючи відому нерівність [4]. У першому випадку величину схованого шару приймемо рівним 3 нейронам, у дру172

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

гому – 5. Тип активаційної функції – сигмоида. Навчання мережі проводиться методом зворотного поширення помилок. Розрахунок був проведений у середовищі Deductor Studio [5].

Рис. 2. Граф і діаграма розсіювання нейронної мережі MLP-6-3-1

4. 5.

Рис. 3. Граф і діаграма розсіювання нейронної мережі MLP-4-5-3 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ Касюк С.Т. Использование нейронных сетей для анализа и прогнозирования данных в физической культуре и спорте / С.Т. Касюк, Е.М Вахтомова. – Научно-теоретический журнал «Ученые записки». – 2013. – № 12 (106). – С.72-77. Крутиков А. К. Прогнозирование спортивных результатов в индивидуальных видах спорта с помощью обобщенно-регрессионной нейронной сети / А.К. Крутиков // Молодой ученый. – 2018. – №12. — С. 22-26. — URL: https://moluch.ru/archive/198/48884/ Wilko Schaa. Biomechanical Analysis of the Shot Put at the 2009 IAAF World Championships in Athletics / Schaa Wilko. – New Studies in Athletics, № 3-4, 2010. – С.9-21. – URL: https://www.researchgate.net/publication/265661202 Хайкин, Саймон. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104 с. BaseGroup Labs: официальный сайт. – URL: https://basegroup.ru/community/articles/intro (05.03.2019) 173

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

174 УДК 004.4:656

Кубан Є.М. студент спеціальності «Інформаційні системи і технології», Донбаська державна машинобудівна академія, м. Краматорськ, Україна

ВИКОРИСТАННЯ МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ДЛЯ РОЗРАХУНКУ ОПТИМАЛЬНОГО ШЛЯХУ ДОСТАВКИ СИПУЧИХ ВАНТАЖІВ Транспортний процес – це сукупність операцій з вантажами й транспортними засобами, у результаті виконання яких вантажі змінюють своє положення в просторі [1-2]. Транспортний процес є багатоелементним, тому що включає операції з рухливим составом (процес перевезення) і операції з вантажами (навантаження й розвантаження). Для поліпшення діяльності транспортного підприємства можуть використатися різні способи автоматизації, у тому числі – математичне моделювання. Є транспортне підприємство, яке здійснює вантажні перевезення сипучих матеріалів (пісок, глина, щебені) від місця видобутку (кар'єру) до складу (бази). Поставлено завдання автоматизація діяльності даного підприємства шляхом знаходження оптимального шляху доставки вантажів (шляхи руху вантажних автомобілів). Сформулюємо математичну постановку завдання забезпечення доставки вантажу за мінімальний час [3-5]. Функція знаходження оптимуму запишеться так: N N (1) F(X)      min i 0 j0

Cij Xij

де: N – число пунктів призначення, куди необхідно доставити вантаж. Cij, i,j=0..N – матриця витрат, де Cij – час, затрачуваний водієм на переїзд від i-й точки в j-ю (нульовий індекс – це вихідна точка, база, кар'єр). Xij – матриця переходів з компонентами: Xij = 1, якщо водій робить переїзд від i-й точки в j-ю, Xij = 0, якщо не робить переїзду, де i, j = 0..N й i(j. Обмеження: N

 Xij  1 , i = 0..N

(2)

i 0

 Xij  1 , j = 0..N

(3)

j0

Ui – Uj + N  Xi j  N-1, i, j = 0..N, i  j.

(4) Умова (2) означає, що водій кожен пункт призначення залишає тільки один раз; умова (3) – під'їжджає до кожного пункту призначення тільки один раз; умова (4) забезпечує замкнутість маршруту, що містить N точок, і не утримуючих замкнутих внутрішніх петель. 174

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Відстані між пунктами призначення зафіксуємо у вигляді витрат часу, необхідних на переміщення від однієї точки до іншої. Витрати враховують можливі затримки в шляхи, очікування біля блоків-постів і т.д. Оскільки при переміщенні можливий проїзд по містах і вулицям з однобічним рухом, час на переїзд від i-й точки до j-й і на переїзд від j-й точки до i-й можуть відрізнятися: (5) Cik  C ji Таким чином, ми маємо постановку асиметричного завдання. Оскільки кожному водієві на зміну виділяється для відвідування не більше 10 пунктів призначення, для рішення завдання можна застосувати метод повного перебору, що вимагає перебору максимум (n-1)! варіантів (9! = 362880). Наступними етапами роботи є створення інформаційної моделі системи для автоматизації роботи підприємства вантажних перевезень й її комп'ютерна реалізація в середовищі візуального програмування. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Общие сведения о грузовых автомобильных перевозках [Электронный ресурс]. – URL: https://vuzlit.ru/964303/ obschie_svedeniya_gruzovyh_avtomobilnyh _perevozkah (10.02.2019). 2. Особенности перевозки навалочных грузов [Электронный ресурс]. – URL: https://studopedia.ru/7_52480_osobennosti-perevozki-navalochnih-gruzov.html (10.02.2019). 3. Левитин А.В. Задача коммивояжера // Алгоритмы: введение в разработку и анализ / А.В. Левитин. – М.: «Вильямс», 2006. – С. 159-160. 4. Томас Х. Кормен. Алгоритмы: построение и анализ / Томас Х. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн. – 2-е изд. – М.: «Вильямс», 2006. – 1296 с. 5. Костевич Л. С. Математическое программирование: Учеб. пособие / Л. С. Костевич. – Мн.: Новое знание, 2003. – 150 с.

175

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

176 УДК 519.21

Пашко А.О. д.ф.-м.н., професор кафедри теоретичної кібернетики, Київський національний університет імені Тараса Шевченка, м. Київ,Україна

Синявська О.О. к.ф.-м.н., доцент кафедри теорії ймовірностей і математичного аналізу, Ужгородський національний університет, м. Ужгород, Україна

ОЦІНКА ПАРАМЕТРА ХЮРСТА СТАТИСТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ ДРОБОВОГО БРОУНІВСЬКОГО РУХУ В останні роки методи статистичного моделювання випадкових процесів та полів знаходять широке застосування в різних прикладних галузях. Найбільш використовуються моделі гауссових випадкових процесів, серед них, вінерівський процес та процес дробового броунівського руху. З практичної точки зору, велика увага приділяється точності та надійності моделювання. В роботі розглядається один метод моделювання дробового броунівського руху та методи оцінки параметра Хюрста. Точність оцінювання параметра Хюрста запропонована в якості оцінки достовірності моделі. Основні поняття та означення. Нехай , , P  - стандартний ймовірнісний простір. Гауссовий випадковий процес W t , t  R з нульовим середнім значенням та коваріаційною функцією rs, t  





1 2 2 2 s  t  s  t , s, t  R 2

де 0   1 , називається дробовим броунівським рухом (ДБР) з параметром Хюрста .

ДБР можна зобразити у вигляді випадкового ряду [1]  W ( t )   a k sin x k t X k  b k 1  cos y k t Yk  ,

(1)

k 1

де X k , Yk - незалежні стандартні гауссові випадкові величини,

xk - нулі функції Бесселя J  (x) , y k - нулі функції Бесселя J 1 ( x) , ak 

  2C x k 1 J 1 ( x k )

bk 

  2C y k 1 J  ( y k )

C

2  1sin( ) . 2 1

Для обчислення нулів функцій Бесселя будемо використовувати зображення 3  42  1  x n   n      ... 4 2 24n  3  2  

4(1  ) 2  1 5   y n   n      ... . 4 2 24n  1  2  

176

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

Для обчислення функцій Бесселя будемо використовувати зображення J2

x n  

2 x n

2     cos  x n  2     4  1 sin  x n  2    ,    4 8 x 4    n  

y n  

2 y n

 (1  2)  4(1  ) 2  1  (1  2)     cos  y n  sin  y n    . 4 8y n 4     

1 



Модель

випадкового

процесу S  ( t , M)   a k sin x k t X k  b k 1  cos y k t Yk  ,

будуємо

вигляді

k 1

де X k , Yk - незалежні стандартні гауссові випадкові величини. При реальному моделюванні незалежних гауссових випадкових величин, за рахунок точності представлення та обчислення дійсних чисел, отримуємо строго субгауссові випадкові величини. Нулі функцій Бесселя та значення також обчислюються з деякою точністю.



 



Для a k , bk , x k , y k позначимо їх наближені значення a k , bk , x k , y k .

 b  a k  a k  hka , bk  bk  hk ,

 y k  y k  hky ,

 x k  x k  hkx ,

Нехай де h ak , h bk , h kx , h y - задана точність. k

Тоді модель дробового броунівського руху матиме вигляд M      S ( t , M )   a k sin x k t X k  b k 1  cosy k t Yk . k 1





(2)



А точність моделювання (t ) рівна (t )  W (t )  S t, M .  Теорема 1. Модель S (t, M) наближає процес W ( t ) з точністю   0 і надійністю 1 , 0   1 в нормі простору L2 0, T  , якщо мають місце нерівності

 2  B1M ,

та

  2  1   exp   exp    , 2  2B1M    B1M

 a 2k  4b 2k  .T   Ta k h kx  h ak  





2  Tb k h ky  2h bk  .  k  M 1 k 1 В роботах [2-3] досліджувались оцінки точності і надійності моделі (2) дробового броунівського руху в різних функціональних просторах.  k 1  k    W   , Введемо такі позначення: Wk1, n  W   a  a  n   n  k 1  k  0.5   k    2W    W   , 0  k  an  1. Bk2, n  W    a  a  a n  n     n Розглянемо наступні послідовності бакстерівських сум:

де B1M  T

Sni  

  B   , S   a

a n 1 k 0

i k,n

i n

2 1 i  Sn , i n

 1, 2, n  1 .

На основі роботи [4] доводяться теореми. 177

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

178

Теорема 2. Нехай W t , t  [0,1] – дробовий броунівський рух з параметром Хюрста  . Тоді з ймовірністю одиниця  Sn2  Sn2     2 2  2  1,   0,1 при n   . Sn1 Sn1 Розглянемо функцію  : 22 2  1,   0,1 . Функція  неперервна і спадна на 0,1 така, що 0    3, 1   0 . Нехай 1  : 1  log 2   1 ,   0, 3 – функція, обернена до функції  . 2 Теорема 3. Нехай виконуються умови теореми 1. Тоді статистика    Sn2  1 (3) ˆ n  1  log 2 n  1 , де n   1 , n  1 , 2 Sn є сильно консистентною оцінкою параметра  . Оцінка параметра Хюрста за формулою (3) складає для першої реалізації





  0.711 , для другої реалізації   0.731 (рис.1а). Відповідно   0.374 та   0.378 (рис.1б).

а)

б)

та   0.3 (б). При використанні моделі (2) необхідно обчислювати нулі функції Бесселя з великою точністю. Це вимагає великої підготовчої роботи. Результати оцінювання параметра Хюрста (3) доводять доцільність підготовчої роботи. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Dzhaparidze K. A series expansion of fractional Brownian motion./ K.O. Dzhaparidze, J.H. van Zanten// CWI. Probability, Networks and Algorithms[PNA] - R0216. 2002. 2. Pashko A. Statistical Simulation of a generalized Wiener process / A. Pashko // Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Series: Physics & Mathematics, - 2014. –№2. - С.180–183. 3. Pashko A. Estimation of Accuracy of Simulation of a Generalized Wiener Process / A. Pashko // Bulletin of Uzhgorod University. Series: Mathematics and Informatics. - 2014. – №25(1). – С.109–116. 4. Курченко O. O. Одна сильно консистентна оцінка параметра Хюрста дробового броунівського руху. / О.О. Курченко// Теор. ймов. та матем. статистика. - 2002. - Вип. 67. - C. 45–54. Рис. 1. Реалізація дробового броунівського руху для   0.7 (а)

178

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 519.21:519.6

Кравченко А. магістр кафедри прикладної математики, Київський національний технічний університет «КПІ імені Ігоря Сікорського», м. Київ, Україна

ОЦІНКА ТОЧНОСТІ ТА МЕТОДИ СТАТИСТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ САМОПОДІБНОГО ТРАФІКУ В останні роки потужно розвиваються методи статистичного моделювання мережевого трафіка на основі самоподібних процесів [1-2]. В якості прикладу розглянуто телекомунікаційний трафік вищого навчального закладу. Дані знімались сумарно за 20 хвилин впродовж 6 місяців. Статистичний аналіз складається з розрахунку основних статистичних характеристик та перевірки періодичності (кореляційна функція та спектральна щільність). На рисунках представлено трафік за 6 місяці (рис. 1), прирости трафіка (рис. 2), кореляційна функція трафіку (рис. 3 а), спектральна щільність (рис 3. б).

Рис. 1. Трафік мережі за 6 місяців.

Рис. 2. Прирости трафіку мережі за 6 місяців. Оцінка кореляційної функції підтверджує періодичність трафіку навчального закладу. Період рівний 144 точкам, що відповідає одній добі. Це підтверджує і результат спектрального аналізу - спектр містить частоти кратні 190, що відповідає частоті – один період за добу. Для даного трафіка оцінка індекса Хюрста   0.623. Це підтверджує самоподібність трафіку. 179

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

180

а) б) Рис. 3. Кореляційна функція (а) та спектральна щільність (б) трафіку мережі. Нехай , , P  - стандартний ймовірнісний простір. Означення 1. Дробовим броунівським рухом з індексом Хюрста   0,1 називається гауссівський процес W (t ), t  0,1 такий, що W (0)  0 , EW (t )  0

 





та кореляційною функцією R (t , s)  1 t 2  s 2  t  s 2 . 

2 Стандартний вінерівський процес W (t ) є процесом із незалежними приростами.

Дробовий броунівський рух

W (t ) є процесом з стаціонарними приростами. Тоді випадковий процес w(t )  W (t  )  W (t ) при фіксованому  є стаціонарним гауссовим процесом з кореляційною функцією

B( )  Ew(t   ) w(t ) 



1 2 2         2 2

і спектральною щільністю

g ( ) 

 де A 2   2 1  cos( )d     2 1   0 

1

2

A 2  1  cos()  ,    2 1   



   ,  , 1

 2     (2 ) cos  .   

W (0)  0 , то для будь-якого  модель дробового броунівського руху можна зобразити W (t  )  W (t )  w(t ) . Оскільки,

Моделювання дробового броунівського руху зводиться до моделювання гауссівського стаціонарного процесу. Методи моделювання стаціонарних гауссових процесів вивчались в роботах [3-4]. На рис. 4 представлено кореляційну функцію B ( ) та її оцінку.

180

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

D : 0  0  1  ...  n   , модель випадкового процесу w(t ) має вигляд w (t , )  n1sin t X  cos t Y  , де X k , Yk  - не Для деякого розбиття

k 0

корельовані строго субгауссові випадкові величини з k 1

E  X k 2  E Yk 2   g ( )d

EX k  EYk  0

та

k

Рис. 4. Кореляційна функція B ( ) ( rr j ) та її оцінка ( r1 j ). В роботі [2] в якості моделі самоподібного трафіку запропоновано модель F (t )  b exp(kw(t )) , де b та k параметри трафіка. В нашому випадку b  1300000 та k  197 . На рис. 5 представлено результати моделювання.

а) б) Рис. 5. Реалізація приростів дробового броунівського руху (а) та реалізація мережевого трафіку (б). В роботі проводився статистичний аналіз мережевого трафіку та досліджувались методи моделювання трафіку на основі дробового броунівського руху. Оцінка індекса Хюрста для реалізації мережевого трафіку (рис. 5. б) рівна   0.609 , що підтверджує якість моделі. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Шелухин О.И. Самоподобие и фракталы. Телекоммуникационные приложения / О.И. Шелухин, А.В. Осин, С.М. Смольский. - М.: Физматлит, 2003. – 368 с. 2. Дейнеко Ж.В. Об одном методе моделирования самоподобного стохастического процесса / Ж. В. Дейнеко, А. А. Замула, Л. О. Кириченко, Т. А. Радивилова // Вісник Харківського національного університету. – 2010. - №890. – С. 53-63. 181

182

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

3. Pashko A. Statistical Simulation of a generalized Wiener process / A. Pashko // Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Series: Physics & Mathematics, - 2014. –№2. - С.180–183. 4. Pashko A. Estimation of Accuracy of Simulation of a Generalized Wiener Process / A. Pashko // Bulletin of Uzhgorod University. Series: Mathematics and Informatics. - 2014. –№25(1). – С.109–116.

182

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 336.6

Syta Y. Senior lecturer at the Department of economics, entrepreneurship and economic security, Kherson National Technical University, Kherson, Ukraine

THEORETICAL ASPECTS OF USING THE SCENARIO APPROACH IN THE PROCESS OF ENTERPRISE DEVELOPMENT FORECASTING Increasing uncertainty, instability, unpredictability of the enterprise environment leads to an increase in the need of using the scenario approach to economic forecasting in managerial practice [1, p.80]. The method of designing a scenario is one of the methods of forecasting, which is based on a description of the foreseeable or possible course of events in a particular sphere related to the activity of an object. The method of designing a scenario in the management process was considered in the works of the following domestic and foreign authors [1-7]: H. Badhold, I. M. Iahniuk, O. M. Terentiev, T. I. Prosiankina-Zharova, V. V. Savastianov, M. Z. Zgurovskyi, K.V. Pereverza, N. K. Hromyko, V. D. Filippova and others. The scenario is to a certain extent a relative integral estimate of the possible development of a forecasted object, since it is always made in the context of assumptions about future development conditions, which, as a rule, are not always predictable. The scenario approach in forecasting is used in the following cases [1, p.80]: - when there is a high level of uncertainty regarding prospects of a business (the influence of external and internal factors); - existing development systems have become ineffective, so there is a need to reform the enterprise management system; - low "quality" of strategic thinking at domestic enterprises, and, hence, the lack of successful experience in the implementation of business development forecasts; - different opinions on the prospects and ways of enterprise development. The scenario approach helps avoiding the "tunnel vision" - a single option view of what is happening in the world and can lead to unsuccessful decisions, although they seemed weighted at the time of their making [7]. The scenario method consists in organizing an iterative research procedure for designing scenarios for the possible development of the system for which the analysis is performed. It is a method of organizing interdisciplinary prognostic research involving specialists from different backgrounds and with different views on the problem. All procedures of the method are based on a combination of logical-heuristic analysis with formal research methods, using mathematical models. The scenario of enterprise development is a series of multidimensional models, which are in interconnection with the economic situation in all subsystems of an enterprise. The diversity of forecasting tasks in strategic development planning can be reduced to two main types [7]:  forecasting of the development of processes of different levels and scale, step by step description of possible situational changes;  planning and developing a system of actions aimed at achieving certain goals and 183

184

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

desired situation. Scientists [5,7] note that in the first case, a scenario has a search (or genetic) nature, in the second case - it has a normative one (program-target). The search scenario describes, based on the existing situation, the state of the system and the dominant tendencies of its transformation, a sequence of events that logically lead to a possible future state of the system. Normative type of scenario, focused on determining the ways to achieve future desirable states of a study object, which in this case are accepted as goals. The advantage of the method of designing a scenario lies in the fact that not a single picture of the future is projected, but alternative ideas about the development of the object evolve. Designing scenarios is a process that cannot be defined within a clear formalized procedure. The form, methodology, and calculations are chosen in each particular variant depending on the study object, the availability of information technology, the qualifications of experts who carry out this work and other factors [2]. The process of designing a scenario for the development of events takes place in two stages. The first stage (preparatory) is to perform descriptive and explanatory functions of forecast research. First of all, it is necessary to clearly define what the forecast is developed for, what the depth is, what questions it should answer, what parameters should describe the future state of the phenomenon under study or system at different points of the forecasted period. This stage is completed by modeling the forecasted system. At this stage, all preparatory work is carried out. The second (scenario) stage - begins with the calculation of all baseline scenarios based on the system of mathematical models. The purpose of the calculations is checking the content of the baseline scenarios for the admissibility and implementability, refining the output values of the background variables and scenario parameters, quantitative and qualitative analysis of scenarios and the selection of model baseline scenarios. At this stage, all elements of information technology and the specific techniques and rules of the human-machine procedure of constructing and analyzing scenarios based on the baseline scenario are monitored. The main methods for developing scenarios are: the method of references, the diagram system method, the method of critical fields, the method of "news headlines", the matrix of cross-effects of events, the Bayesian method, the method of "the logic of possible development" [2]. The value of the scenarios is that they create the basis for such activities as the development of alternative economic forecasts through simulation, analysis of the activity of the investigated object by alternative forecasts, checking of the alternative strategy of the investigated object; probabilistic assessment of environmental factors, including competitor activities. Thus, the most important feature of the scenario approach is that scenarios make it possible to assess the uncertainty factors, which enables to predict the results of activities taking into account positive and negative development trends. Scenarios are used not only as an information base for forecasting but also as a control tool during the planning of the strategy of an object under study. 184

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

REFERENCES 1. Iahniuk I. M. Zastosuvannya stsenarnoho pidkhodu dlya prohnozuvannya tendentsiy rozvytku pidpryyemstva [Application of the scenario approach for forecasting the development trends of an enterprise]. // Teoretychni i praktychni aspekty ekonomiky ta intelektualʹnoyi vlasnosti: zbirnyk naukovykh pratsʹ / I. M. Iahniuk. – 2012. – Vyp. 1, T.2. – P. 80 – 83. [in Ukrainian] 2. Krutova A.S. Stsenarnyy pidkhid do prohnozuvannya ta planuvannya prybutku pidpryyemstv [Scenario approach to forecasting and planning of enterprise profits] [Electronic source] / A. S. Krutova, T. O. Staversʹka // Ekonomichna stratehiya i perspektyvy rozvytku sfery torhivli ta posluh. – 2014. – Vyp.2. – P. 25 -36 . – Available at: http://elib.hduht.edu.ua/bitstream/123456789/766/1/5.pdf. [in Ukrainian] 3. Terentiev. O. M. Zastosuvannya kohnityvnoho ta imovirnisnoho modelyuvannya v zadachakh formuvannya stsenariyiv rozvytku sotsialʹno – ekonomichnykh system [Application of cognitive and probabilistic modeling in the problems of developing scenarios for the development of socioeconomic systems] / O. M. Terentiev, T. I. Prosiankina-Zharova, V. V. Savastianov // Naukovi visti NTUU «KPI». – 2016. - № 5. – P. 37 – 47 [in Ukrainian] 4. Zgurovskyi M. Z. Metodyka pobudovy stsenariyiv rozvytku Ukrayiny z vykorystannyam SWOT – analizu [Method of designing scenarios of Ukraine's development using SWOT-analysis] / M. Z. Zgurovskyi, K. V. Pereverza // Systemni doslidzhennya ta informatsiyni tekhnolohiyi : naukovo-tekhnichnyy zhurnal. – 2009. – № 2. – P. 7 – 17. [in Ukrainian] 5. Hromyko N. K. Stsenarnyy pidkhid u stratehichnomu planuvanni sotsialʹnoekonomichnoho rozvytku rehionu [Scenario approach in strategic planning of socio-economic development of the region] // Modelyuvannya rehionalʹnoyi ekonomiky / N. K. Hromyko. – 2011. – №1. – P. 329 – 337. – Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Modre_2011_1_42 [in Ukrainian] 6. Lingren M. Stsenarnoye planirovaniye. Svyaz' mezhdu budushchim i strategiyey [The relationship between the future and strategy] / M. Lingren, K.H.Bandkhol'd; per.s angl. – M.: Izd-vo: Olimp-Biznes, 2009. – 256 p. [in Russian] 7. Filippova V.D. Vykorystannya stsenarnoho pidkhodu v protsesi formuvannya i realizatsiyi derzhavnoyi polityky v haluzi pedahohichnoyi osvity Ukrayiny [Application of cognitive and probabilistic modeling in the problems of developing scenarios for the development of socioeconomic systems] //Teoriya ta praktyka derzhavnoho upravlinnya i mistsevoho samovryaduvannya. -2014. - №2. [Electronic source]– Available at: http://elzbirn-du.at.ua/2014_2/7.pdf [in Ukrainian]

185

186

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

УДК 519.863 : 637.1(477.83)

Смолінський В.Б. к.е.н., доцент кафедри автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій, Львівський національний аграрний університет, м. Дубляни, Жовківський район, Львівська область, Україна

ОПТИМІЗАЦІЯ РОЗВИТКУ МОЛОЧНОЇ ГАЛУЗІ У ЛЬВІВСЬКІЙ ОБЛАСТІ Вступ. Оптимізація розвитку молочної галузі спрямована на задоволення потреб споживачів молочної продукції, адже однією з основних цілей функціонування повноцінної молочної галузі якраз і є спрямованість на ефективне виробництво і реалізацію продукції з метою забезпечення споживачів необхідними для них товарами. Постановка проблеми. Виробництво молока і молочної продукції завжди було і залишається одним з основних напрямів вирішення продовольчої проблеми. Важливим завданням агропромислового комплексу є задоволення потреб населення у продуктах харчування. Досягти його можна лише за умови успішного функціонування ринку молока, основними суб’єктами якого є ті, що займаються виробництвом молока, його переробкою, реалізацією та споживачі [1]. З огляду на це виникає потреба наукової оцінки сучасного стану розвитку ринку молока з метою обґрунтування перспективних напрямів розвитку галузі. Виклад основного матеріалу. Основними чинниками розвитку молочної галузі можна визначити: по-перше, раціональне розміщення й розвиток виробництва молока і молочної продукції з метою максимального завантаження виробничих потужностей молокопереробної промисловості та ефективного використання природного й економічного потенціалів регіону; по-друге, це комплексний та всебічний розвиток молокопродуктового підкомплексу, враховуючи всі складові маркетингового ланцюжка “виробник-споживач”.Україна і, зокрема, Львівська область, значно відстає за рівнем продуктивності молочного скотарства від розвинутих країн. Спад виробництва молока пов’язаний зі скороченням поголів’я та зменшенням продуктивності корів, погіршенням відтворення стада, слабкою кормовою базою й низькою якістю кормів, недосконалою структурою кормовиробництва тощо. Тому основним стратегічним питанням розвитку галузі в перспективі залишається неухильне підвищення продуктивності молочного стада. Крім того, молочна продуктивність стада залежить від таких складових, як його якісний склад, стан вирощування ремонтного молодняку, рівень і структура використання кормів, спадковість тварин, середовище та їх взаємодія [2]. Таким чином, потрібно шукати шляхи вирішення ситуації, що склалася на ринку молока та молокопродукції. Основою збільшення виробництва товарної продукції повинні стати стабілізація й нарощування поголів’я корів в усіх категоріях господарств, підвищення їх продуктивності, що пов’язане із вдосконаленням кормової бази й племінної справи в господарствах. Вагомим чинником впливу на ситуацію може стати оптимізація виробництва молока, щодо чого далі розроблені пропозиції на прикладі конкретного господарства. Для цього необхідно використовувати сучасні досягнення науки, застосовувати новітні комп’ютерні технології у напрямі пошуку оптимального співвідношення якісних 186

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

і кількісних параметрів розвитку галузі та окремих сільськогосподарських підприємств на перспективу. Важливе значення при цьому має вибір та побудова економікоматематичної моделі, яка враховує умови здійснення виробничої діяльності у конкретному господарстві, чисельність поголів’я, надої від 1 корови та інші параметри розвитку сільськогосподарського підприємства, а також її розв’язок.Тому у господарствах, де розвиваються тваринницькі галузі, має сенс постановка задачі одночасної оптимізації поголів’я тварин і виробництва тваринницької продукції. Цього можна досягти впровадженням у практику планування і управління виробництвом економіко-математичних методів і комп`ютерної техніки. Уже нагромаджений значний досвід застосування економіко-математичного моделювання для оптимізації окремих галузей, у тому числі тваринництва і виробництва його продукції, доведено високу ефективність його впровадження [3]. Використання економіко-математичних методів і сучасних комп`ютерних технологій дає змогу розрахувати оптимальний еластичний план, який різниться від плану, розрахованого за існуючими традиційними методами. Крім того, використання комп`ютерних програмних інструментів спрощує розрахункову роботу. У процесі підготовки економіко-математичної задачі важливою умовою є формулювання обмежень, які є основою розгорнутої числової моделі. Конкретну постановку задачі з оптимізації виробництва продукції молочного скотарства здійснено для фермерського господарства Іваніцького Р.Є., розміщеного в селі Отиневичі Жидачівського району Львівської області. За весь час свого функціонування це господарство було одним із кращих у районі й області. Воно має 1114 га орних земель і 176 га природних кормових угідь. У господарстві утримують велику рогату худобу і свині. У розробленій для цього господарства економіко-математичній моделі задачі ставилось завдання оптимізувати водночас і поголів’я тварин у розрізі видів і статевовікових груп, і структуру посівів на корм для окремих видів тварин за періодами утримання. Такий підхід до постановки задачі дозволяє після розв’язання її розрахувати у спеціально розробленій задачі з розподілу заготовлених кормів раціони годівлі кожної із груп тварин. За критерій оптимальності прийнято показник максимізації прибутку. У задачі використано 58 змінних невідомих, на які накладено 63 обмеження. Задача розв’язана у двох варіантах. Відмінність між варіантами полягала в обмеженні щодо кількості поголів’я корів. Розв’язання задачі за варіантами зумовлене тим, що господарство може утримувати різне поголів’я корів і відповідно молодняку великої рогатої худоби. Перший варіант передбачає утримання молочного стада корів у тій кількості, яка є на даний час, другий – наявність тваринницьких приміщень і достатня кормова площа дозволяють збільшити поголів’я до 300 голів. А з іншого боку, господарство має можливість переробки м’яса на м’ясо-ковбасні вироби, тому зацікавлене у більшій кількості виробництва не лише молока, а й м’яса ВРХ. У двох варіантах за результатами розв’язання задачі виробництво товарної рослинницької продукції і продукції скотарства виявились різними. За результатами розв’язання задачі під виробництво товарної рослинницької продукції відводиться 638 га за першим варіантом і 565 га за другим, тобто, відповідно, 187

188

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

88% і 78% площі ріллі. За цими варіантами досліджуване господарство повинно утримувати 176 гол. корів, відгодовувати щорічно 129 гол. молодняку великої рогатої худоби за першим варіантом і відповідно 300 гол. корів і 220 гол. молодняку за другим. Основні економічні показники: вартість товарної продукції, прибуток, рівень рентабельності також різняться у двох варіантах. Основні економічні показники дещо кращі у другому варіанті, але собівартість кормів у цьому варіанті є вищою. Рівень рентабельності вищий у першому варіанті. Звідси випливає, що господарство може вибрати для практичного впровадження будь-який з них залежно від певних обставин. Однак якщо зайнятися в господарстві забоєм тварин і переробкою їх на м’ясоковбасні вироби, то за умови, що ця переробка є економічно ефективною, прийнятнішим може бути другий варіант. Отже, аналіз результатів виробничої діяльності фермерського господарства Іваніцького Р.Є. на перспективу аргументовано підтверджує можливість забезпечення ринку молока у межах Львівської області лише власною продукцією за рахунок збільшення виходу товарної молокопродукції. Цьому повинна передувати оптимізація структури кормової площі, збільшення виходу кормів; наукові підходи до годівлі тварин. Ці чинники можуть дати позитивний ефект лише у разі використання наукового підходу до їх обґрунтування та реалізації на основі економіко математичного моделювання. Висновки. Збільшення поголів’я молочного стада й зростання середньорічних надоїв тісно пов’язані з науковими вимогами до годівлі худоби й використанням високоякісних кормів у підприємствах, що займаються виробництвом молока. Підтвердженням цього є розроблена модель задачі оптимізації поголів’я тварин і кормової бази, яка засвідчує можливість забезпечення ринку молока у межах Львівської області власними силами за рахунок збільшення виходу товарної молочної продукції. Це говорить про наявність потенціалу виробництва молочної сировини в області, який є передумовою ефективного функціонування ринку молока в регіоні. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ: 1. Дудар Т.Г. Маркетингове забезпечення в системі міжгалузевої взаємодії суб'єктів молокопродуктового підкомплексу АПК України / Т.Г Дудар // Вісник Тернопільського національного економічного університету. – Тернопіль, 2015. – Вип. 2. – С. 28-38. 2. Пабат В.А. Племенная ценность молочных коров : брошюра / В.А. Пабат, Д.Т. Винничук. - К.: Наукова думка, 2003. – 17 с. 3. Сибаль Я. І. Економіко-математичне моделюваня в АПК : навч. посібник / Я.І. Сибаль, З.С. Кадюк, І.Є. Іваницький. – Львів : Магнолія 2006, 2013. – 277 с.

188

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 336.648 / G23

ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ ПОЗАБІРЖОВОЇ ТОРГІВЛІ ДЕРИВАТИВАМИ На сучасному етапі розвитку ринку деривативів, обмеження для обігу похідних фінансових інструментів відсутні, проте, на наш погляд, ефективність реалізації стратегій хеджування економічних і фінансових ризиків суб’єктів господарювання є вищою для хеджерів на позабіржовому ринку деривативів, що визначає пріоритетність його розвитку в Україні, зокрема сегментів фондових і товарних деривативів. Отже, на наш погляд, вектор розвитку похідних фінансових інструментів визначає позабіржовий ринок деривативів, базовими активами яких є інструменти ринків, рівень координаційних деструкцій яких потребує мінімізації. У зв’язку з цим, необхідною є активізація розвитку позабіржового ринку деривативів і процесу формування його кон’юнктури через запровадження інформаційних систем позабіржової торгівлі похідними фінансовими інструментами. У позабіржовому обороті відсутній єдиний фізичний центр для виконання операцій, даний ринок не є локалізованим, угоди купівлі-продажу фінансових інструментів укладаються через телекомунікаційні мережі. Ціни встановлюються шляхом переговорів, за правилами, що регулюють позабіржовий оборот, які є гнучкішими за біржові правила торгівлі [1; 3; 5]. На сучасному етапі розвитку позабіржовий ринок являє собою широко розгалужену телекомунікаційну мережу (систему інтернет-трейдингу), що об’єднує учасників торгових операцій і забезпечує надання їм необхідної для укладання угод оперативної інформації щодо біржових курсів, цінових спредів, обсягів укладених угод, звітності за угодами в режимі реального часу. Системи інтернет-трейдингу передбачають можливість інтеграції з депозитаріями, реєстраторами, розрахунково-кліринговими системами, що збільшує їх прозорість і надійність. Позабіржовий ринок має дві організаційні форми:  організований позабіржовий ринок, де торгівля фінансовими інструментами здійснюється за універсальними, чітко встановленими, правилами;  неорганізований позабіржовий ринок, який не передбачає наявність універсальних формалізованих правил. У світовій практиці [2; 3; 4], організовані позабіржові ринки створюються і функціонують у взаємозв’язку з інформаційними системами і технологіями біржової торгівлі, що надає їм ознак організованої торгівлі. Інакше кажучи, організований позабіржовий ринок є організованою позабіржовою системою торгівлі фінансовими інструментами, структура якої складається з таких елементів: звичайні учасники – дилери та брокери, які виконують замовлення інвесторів або діють на власний розсуд і за власні кошти; маркет-мейкери – високо капіталізовані дилери, які здійснюють операції лише з визначеним переліком фінансових інструментів, активно конкурують на ринку за замовлення клієнтів шляхом оголошення власних котирувань на купівлю189

190

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

продаж фінансових інструментів; електронні торговельні системи. Всесвітньо відомими інформаційними системи позабіржової торгівлі деривативами є такі [1; 2; 3; 4; 5]:  автоматизована система котирувань Національної асоціації дилерів цінних паперів (National Association of Securities Dealers Automated Quotations – NASDAQ);  канадська система позабіржової автоматизованої торгівлі (Canadian Over-The-Counter Automated – СОАТС);  система автоматизованого котирування та дилінгу при Сінгапурській фондовій біржі (Singapore Stock Exchange Dealing and Automated Quotation System – SESDAQ). Основними функціями інформаційних систем позабіржової торгівлі деривативами є: інформаційна; організаційна; контролююча; арбітражна; розрахункова; клірингова. Причиною виникнення організованих позабіржових систем торгівлі фінансовими інструментами є прагнення учасників збільшити ємність фондового ринку, створити регульований ринок для фінансування діяльності перспективних невеликих і середніх компаній. Організована позабіржова система торгівлі фінансовими інструментами також містить процедуру лістингу. До компаній емітентів висуваються вимоги щодо мінімального обсягу активів і кількості фінансових інструментів, що вільно обертаються. Крім того, висувається умова, згідно якої фінансові інструменти компанії обов’язково мають котируватися кількома дилерами (не менше двох), які виконуватимуть функції маркет-мейкерів за даними видами інструментів, тобто зобов’язуються встановлювати тверді котирування для їх купівлі та продажу. Механізм функціонування неорганізованого позабіржового ринку подібний до механізму функціонування інформаційно-довідкових систем. Учасники торгів отримують інформацію про ціни на фінансові інструменти, встановлені різними дилерами. Дилери і брокери, які працюють на неорганізованому позабіржовому ринку, встановлюють гнучкі комісійні ставки в залежності від масштабів операцій. В такий спосіб, формується окремий сегмент (неорганізований) позабіржового ринку, де здійснюється торгівля зареєстрованими на біржі фінансовими інструментами. При цьому, інституційні інвестори отримують можливість суттєвої економії витрат на оплату посередницьких послуг. Перевагою даного ринку визнається абсолютна часова необмеженість торгів, навіть за умов, коли на біржі, з певних причин, торгівлю даним фінансовим інструментом призупинено. Таким чином, неорганізований позабіржовий ринок заснований на принципах особистої довіри між учасниками торгівлі, не має універсальних норм і правил торгівлі, учасниками є дрібні емітенти та інвестори, торгівля відбувається стихійно. Зважаючи на відсутність обмежень для обігу похідних фінансових інструментів, вважаємо, що ефективність реалізації стратегій хеджування економічних і фінансових ризиків суб’єктів господарювання є вищою для хеджерів на позабіржовому ринку деривативів, що визначає пріоритетність його розвитку в Україні через запровадження інформаційних систем позабіржової торгівлі деривативами з акцентом на сегментах фондових і товарних деривативів. 190

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

3. 4. 5.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ Базилевич В.Д. Фондовий ринок: підручник у 2 книгах – Кн. 1 / В.Д. Базилевич, В.М. Шелудько, В.В. Вірченко та інші / [за ред. В.Д. Базилевича]. – К.: Знання, 2015. – 621с. Базилевич В.Д. Фондовий ринок: підручник у 2 книгах – Кн. 2 / В.Д. Базилевич, В.М. Шелудько, В.В. Вірченко та інші / [за ред. В.Д. Базилевича]. – К.: Знання, 2016. – 686с. Рынок ценных бумаг: учебник для прикладного бакалавриата / [под ред. Ю. Соколова]. ‒ М.: Юрайт, 2014. ‒ 383с. Финансовые инструменты / [под ред. Ф. Фабоцци; пер. с англ. Е. Востриковой, Д. Ковалевского, М. Орлова]. ‒ М.: Эксмо, 2010. ‒ 864с. Финансы: учебник для бакалавров / [под ред. Н.И. Берзона]. ‒ М.: Юрайт, 2013. ‒ 590с.

191

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

192 УДК 004.02, 004.9

Ткаченко О.А. к.ф.-м.н., доцент кафедри інженерії програмного забезпечення, Національний авіаційний університет, м. Київ, Україна

Ткаченко О.І. к.ф.-м.н., доцент кафедри інформаційних технологій, Державний університет інфраструктури та технологій, м. Київ, Україна

ДЕЯКІ АСПЕКТИ СИТУАЦІЙНО-СЕМАНТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ СКЛАДНИХ СИСТЕМ Сучасний стан такої складної економічної системи, як система підготовки кадрів (СПК), не відповідає наявним вимогам ринку праці, тому для її розвитку та вдосконалення треба більш активно використовувати механізм прийняття управлінських рішень на основі попереднього аналізу та прогнозування відповідних дій. Теоретичним підґрунтям такого механізму повинна стати відповідна модель. Автори пропонують звести проблему прийняття управлінських рішень щодо СПК до проблеми визначення шляхів у відповідній багаторівневій ситуаційно-семантичній моделі (ССМ) [1], яка враховує стани СПК та процеси, що в ній відбуваються. Метою даної роботи є розробка багаторівневої ССМ розвитку та вдосконалення СПК, яка є основою: процедури прийняття управлінських рішень щодо складу СПК, обсягів та спеціалізацій фахівців, кадрового забезпечення процесів підготовки фахівців; побудови концепції управління СПК з формуванням спектру дій щодо недопущення її кризового стану та забезпечення її відповідності сучасним вимогам ринку праці. Під ССМ розуміємо п’ятірку N = (P, T, F, S, SP), де P – множина позицій (в дослідженні – це підприємства підготовки кадрів), T – множина переходів (в дослідженні – це інформаційні, управлінські і організаційні зв’язки); S – множина ситуацій, при яких можливе здійснення просування по переходу, SP – множина семантик вершин Р; F – множина переходів. Моделювання СПК за допомогою ССМ здійснюється на рівні подій згідно тих чи інших ситуацій та семантики вершин. Визначається, які дії відбуваються в системі, які ситуації (стани) обумовили виконання цих дій і в які стани (ситуації) перейде СПК після виконання відповідної дії. ССМ повинна описувати структуру та функціонування СПК. Аналіз ССМ передбачає повідомлення про ситуації, в яких перебувала/не перебувала СПК, які ситуації для СПК є недосяжними/неможливими/критичними. Всі ситуації, згідно яких здійснюється моделювання СПК можна поділити на: штатні та нештатні. Штатні ситуації можна поділити на: загальнозначимі, загальні та специфічні. Нештатні ситуації можуть сприяти переходу або до іншого більш високого рівня функціонування системи, або до кризи в СПК. В ССМ вершини відповідають суб’єктам СПК (підприємствам підготовки різного 192

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

рівня) та об’єктам (студентам, курсантам, слухачам курсів, тренінгів тощо), ситуації інтерпретуються як умови проектування, планування, організації, управління, контролю, моніторингу та функціонування процесів підготовки/перепідготовки/підвищення кваліфікації/«донавчання» кадрів, а переходи відповідають подіям, що відбуваються в СПК (наприклад, прийняття та реалізація відповідного управлінського рішення). Основні класи задач управління СПК: задачі аналіза, задачі проектування/планування, задачі організації, задачі спостереження (контроля та моніторинга), задачі безпосередньо управління. Функціонування ССМ базується на можливості переході з одного стану СПК в інший тільки за умов наявності (істинності) відповідної ситуації, яка є навантаженням на відповідній дузі переходу. У випадку запуску відповідних переходів, правило функціонування ССМ задається за допомогою правил: дозволу переходів, зміни станів при запуску (здійсненні) переходу. Перехід tj дозволено, якщо його вхідній дузі pi може бути поставлено у відповідність хоча б одну ситуацію, що зправжнюється (є істинною). Основними етапами моделювання СПК є: опис функціонування СПК в цілому; визначення елементів системи та опис їх функціонування, характеристик, початкових умов, взаємодії між собою; визначення зовнішніх факторів впливу на СПК та їх характеристик; вибір показників ефективності СПК; побудова ССМ. Вимоги до моделі визначаються її призначенням. Модель повинна бути: достовірною; адекватною; цілеспрямованою; простою і зрозумілою користувачеві; повною; надійною; такою, що припускає модифікацію. Рівень точності моделі повинен забезпечувати достовірне порівняльне оцінювання і ранжування по рівню якості альтернативних варіантів управлінських рішень щодо розвитку і вдосконаленню СПК. Моделювання процесів функціонування СПК повинно починатися з опису всіх компонент загальносистемної моделі, визначення їхнього змісту і областей змін. Необхідно визначити: інтервал часу, на якому відбувається функціонування СПК; вхідні і вихідні впливи та області їх можливих змін; множини характеристик стану системи і область їх можливих змін. Основною перевагою ССМ є формалізований опис СПК, що дозволяє проводити її аналіз за допомогою відповідної інформаційної системи чи системи підтримки прийняття рішень. ССМ забезпечує прийняття управлінських рішень щодо розвитку і вдосконалення СПК та її ефективного функціонування. Перевагами ССМ також є: моделювання СПК з урахуванням можливих конфліктів між її компонентами; наочність і автоматизований аналіз ситуацій та процесів, що відбуваються у СПК; можливість переходу від одного рівня деталізації опису СПК до іншого (наприклад, шляхом дозволу/заборони переходів). Розглянемо модель процесу підготовки кадрів. Згідно цієї моделі кожен фахівець моделюється однією вершиною (позицією), семантика якої визначається багатьма характеристиками, зокрема психоемоційними характеристиками фахівця, його рівнями компетенцій, фахом, який він опановує і т.і. При цьому інформація про історію проходження курсу конкретним фахівцем втрачається після того, як процес навчання завершено. В моделі: є можливість диференційованого оцінювання успішності нав193

194

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

чання; передбачена можливість невдалого завершення курсу, кількість спроб вивчення матеріалу і тестування може бути як обмежена, так і необмежена; є можливість моделювання взаємодії фахівців. Рівні вкладеної ССМ для опису процесів безпосередньо підготовки конкретного фахівця: 1) налаштування на індивідуалізацію; 2) навчання; 3) тестування; 4) оцінювання; 5) прийняття рішення. Функціональність СПК можна підвищити, якщо моделювати поведінку кожного фахівця окремо. Наявність вертикальної синхронізації означає, що однойменні переходи можуть спрацювати лише одночасно. Це означає синхронізацію наступних дій: прихід фахівця в систему, створення в ССМ вкладених моделей конкретних фахівців; вибір модуля підготовки та початок процесу підготовки; завершення процесу підготовки і вибір тестів; завершення процесу тестування та перехід до оцінювання; прийняття рішення за результатами тестування. Використання вкладених моделей розширює можливість моделювання СПК, зокрема її навчальних інформаційних систем, і дозволяє проводити недоступні раніше дослідження. Запропонована модель дозволяє прогнозувати майбутні обсяги освітніх послуг, фахівців, кількості підприємств СПК різного рівня та спеціалізації, тобто тенденції розвитку та вдосконалення СПК; визначати на основі моделей фахівців та моделей підготовки найбільш оптимальні параметри інформаційного потоку процесу підготовки. Запропонована модель в силу її динамічності враховує можливість появи нового виду підприємств СПК, нових курсів (тренінгів тощо) чи вимог з боку відповідних ринків праці і освітніх послуг, адекватно реагує на локальні і глобальні фактори впливу на систему. За таких умов модель змінюється, надаючи можливість враховувати нову інформацію для прогнозування розвитку і вдосконалення СПК. Запропонована ССМ СПК була покладена в основу системи прийняття управлінських рішень [2]. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Ткаченко О.А., Ткаченко О.І. Деякі аспекти ситуаційно-семантичного моделювання складних об’єктів, процесів та систем /О.А. Ткаченко, О.І. Ткаченко //Водний транспорт: Зб. наук. праць. – К.: КДАВТ, 2017. – Вип.№ 1 (26). – С.129-133. 2. Ткаченко О.І., Ткаченко О.А., Ткаченко К.О. Система прийняття управлінських рішень щодо підготовки кадрів підприємств водного транспорту/О.І. Ткаченко, О.А. Ткаченко, К.О. Ткаченко//Водний транспорт. – 2016. – Вип.1 (24). – С.200207.

194

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК: 330:519.86

Циганчук Р.О. к.е.н., викладач кафедри економіки та інформаційних технологій, Львівський інститут ДВНЗ «Університет банківської справи», м. Львів, Україна

МОДЕЛЮВАННЯ ПЕРІОДИЧНИХ ПРОЦЕСІВ В ЕКОНОМІЦІ В умовах бурхливого розвитку науково-технічного прогресу та інтенсифікації взаємодії між елементами економічних систем усе більшу роль у формуванні тенденцій і закономірностей відіграє фактор часу. Це привело до необхідності розроблення і використання у прогнозуванні та управлінні економічними процесами моделей особливого типу, які отримали назву «динамічні моделі». Ці моделі відображають характер часових змін в економічних системах, що розглядаються, включаючи структурні зміни, що в них відбуваються, особливості та інтенсивність взаємодії між їхніми елементами. До динамічних моделей відносять різноманітні види моделей, що використовують апарат теорії звичайних диференціальних рівнянь. На сьогоднішній день в Україні має місце таке явище, як цифровий розрив (цифрова нерівність). Це нерівність у доступі до можливостей в економічній, соціальній, культурній, освітній галузях, які існують або поглиблюються в результаті неповного, нерівномірного або недостатнього доступу до комп’ютерних, телекомунікаційних та цифрових технологій. При цьому особливого значення набуває проблема моделювання економічної динаміки, зокрема проблема вдосконалення методів моделювання періодичних процесів в економіці, що дозволить вдосконалити управління економічними об’єктами (підприємствами, організаціями і т. д.), а така проблема як вирівнювання цін економічних об’єктів, що вимагає розгляду процесу в окремі періоди часу, успішно може бути розв’язана на основі системи кінцево-різницевих рівнянь. Ураховуючи, що статистична інформація економіки є дискретною, використання апарату кінцево-різницевих рівнянь є необхідною і актуальною передумовою успіху аналізу економічних процесів. Під динамічною системою будемо розуміти будь-яку економічну систему, стан якої змінюється в часі. Причому час в економічній динаміці може розглядатись як неперервний так і дискретний. Неперервний час зручний для моделювання процесів в економіці, оскільки дає змогу використовувати апарат диференціального числення і диференціальних рівнянь. Дискретний час зручний для розв’язування прикладних задач, оскільки статистичні дані завжди дискретні і належать до конкретних одиниць часу. Для цього класу задач, як правило, використовується апарат різницевих рівнянь. Таким чином, математичний опис динамічних моделей, процесів в економіці здійснюється, здебільшого: системами диференціальних рівнянь, у яких неперервною змінною є час; різницевими рівняннями, де час – дискретна величина; системами звичайних алгебраїчних рівнянь. У зв’язку з цим за допомогою динамічних моделей, зокрема, розв’язуються задачі планування і прогнозування економічних процесів: визначення траєкторії розвитку економічної системи та її стану у задані моменти часу; аналіз економічної системи на стійкість; аналіз структурних зсувів. 195

196

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

За ринкових умов господарювання ключовим економічним важелем, що активно впливає на розвиток суспільного виробництва і рівень життя населення, є ціна. Вона завжди коливається навколо ціни виробництва (перетвореної форми вартості одиниці товару, що дорівнює сумі витрат виробництва й нормативного прибутку) і відображає рівень суспільно потрібних витрат праці. Будь-яка економічна система має надзвичайно складну структуру і потребує багатовимірного опису, насамперед, це стосується таких задач: сегментації ринку, прогнозування кон’юнктури ринку, вивчення і прогнозування економічної депресії, аналізу і прогнозування соціально-економічних явищ тощо. У зв’язку з тим що на теперішній час доведено нелінійну природу економічних систем і процесів в економіці, для їхнього адекватного опису потрібні нові, порівняно з добре розвинутими методами лінійного аналізу методи моделювання. Так, наприклад, нелінійні різницеві рівняння, що часто використовуються при дослідженні і моделюванні різних прикладних завдань у техніці, доречні і при моделюванні процесів в економіці, соціології, демографії та ін. При застосуванні різницевих рівнянь передбачається, що показники економічного процесу, які досліджують, визначені в дискретні моменти часу. Доцільність такого розгляду визначається вихідними даними про економічні процеси, які вимірюються в дискретні моменти часу (офіційна статистика, періодичні опитування, переписи тощо). Інтервалом часу може бути п’ятирічка, рік, квартал, місяць, тиждень, доба тощо. Якщо інтервал часу стає нескінченно малим, то процес слід розглядати як неперервний і досліджувати його можливо за допомогою теорії диференціальних рівнянь. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Замков О. О., Толстопятенко А. В., Черемных Ю. Н. Математические методы в экономике: Учебник / Под общ. ред. д-ра экон. наук., проф. А. В. Сидоровича; МГУ им. М. В. Ломоносова. – 3-е изд., перераб. – М.: Изд. «Дело и Сервис», 2004. – 268 с. 2. Березин И. С., Жидков Н. П. Методы вычислений.,– М.: Физматгиз, 1992. – Т. 2. – 639 с. 3. Годунов С. К., Рябенький В. С. Разностные схемы. – М.: Наука, 1993. 400 с. 4. Демидович Б. П., Марон И. А. Основы вычислительной математики. – М.: Наука, 1997. – 664 с. 5. Шелобаев С. И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учеб пособие для вузов – М.: ЮНИТИ ДАНА, 2010. – 367 с.

196

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

УДК 519.862.6

Червякова Т.І. кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри інформаційно-аналітичної діяльності та інформаційної безпеки, Національний транспортний університет, м. Київ, Україна

ПОБУДОВА ЕКОНОМЕТРИЧНИХ МОДЕЛЕЙ НА ОСНОВІ СИСТЕМ ОДНОЧАСНИХ СТРУКТУРНИХ РІВНЯНЬ Потреба в способах статистичного аналізу даних в економічній практиці дуже велика. Для успішного функціонування в умовах жорсткої конкуренції підприємства, банки, страхові компанії мають потребу в аналізі наявної інформації й отриманні обґрунтованих висновків за допомогою математико-статистичних методів і моделей, які описують економічні процеси за допомогою математичних формул. При моделюванні складних економічних об'єктів часто доводиться вводити не одне, а декілька зв'язаних між собою рівнянь, тобто описувати модель системою рівнянь. При використанні окремих рівнянь регресії, наприклад для економічних розрахунків, здебільшого передбачається, що аргументи (фактори) можна змінювати незалежно один від одного. Однак це припущення є дуже грубим: практично зміна однієї змінної, як правило, не може відбуватися за абсолютної незмінності інших. Її зміна потягне за собою зміни всієї системи взаємопов'язаних ознак. Отже, окремо взяте рівняння множинної регресії не може характеризувати істинний вплив окремих ознак на варіацію результуючої змінної. Саме тому в економічних дослідженнях важливе місце посідає проблема опису структури зв'язків між змінними з використанням систем так званих одночасних структурних рівнянь [1-5]. У цій системі одні й ті самі залежні змінні в одних рівняннях входять у ліву частину, а в інших рівняннях – у праву частину [6,7,8]: 𝑦1 = 𝑏12 ∙ 𝑦2 + 𝑏13 ∙ 𝑦3 + ⋯ + 𝑏1𝑚 ∙ 𝑦𝑚 + 𝑎11 ∙ 𝑥1 + 𝑎12 ∙ 𝑥2 + + ⋯ + +𝑎1𝑛 ∙ 𝑥𝑛 + 𝜀1 , 𝑦2 = 𝑏21 ∙ 𝑦1 + 𝑏23 ∙ 𝑦3 + ⋯ + 𝑏2𝑚 ∙ 𝑦𝑚 + 𝑎21 ∙ 𝑥1 + 𝑎22 ∙ 𝑥2 + + ⋯ + +𝑎2𝑛 ∙ 𝑥𝑛 + 𝜀2 , (1) 𝑦3 = 𝑏31 ∙ 𝑦1 + 𝑏32 ∙ 𝑦2 + ⋯ + 𝑏3𝑚 ∙ 𝑦𝑚 + 𝑎21 ∙ 𝑥1 + 𝑎22 ∙ 𝑥2 + + ⋯ + +𝑎2𝑛 ∙ 𝑥𝑛 + 𝜀3 , … … … … … … … … … … … …. 𝑦𝑚 = 𝑏𝑚1 ∙ 𝑦1 + 𝑏𝑚2 ∙ 𝑦2 + ⋯ + 𝑏𝑚−1 ∙ 𝑦𝑚−1 + 𝑎𝑚1 ∙ 𝑥1 + 𝑎𝑚2 ∙ 𝑥2 + { + ⋯ + +𝑎𝑚𝑛 ∙ 𝑥𝑛 + 𝜀𝑛 . Систему взаємозалежних рівнянь також називають системою спільних, одночасних рівнянь, тим самим підкреслюючи, що в системі одні й ті самі змінні одночасно розглядаються як залежні (ендогенні) в одних рівняннях і як незалежні (екзогенні) в інших, залежно від теоретичної концепції прийнятої моделі. Кількість ендогенних змінних дорівнює кількості рівнянь в системі. Екзогенні змінні – це зумовлені змінні, що впливають на ендогенні змінні, але не залежать від них. Коефіцієнти 𝑏𝑖𝑗 і 𝑎𝑖𝑘 (𝑖 = 197

198

Секція «Математичне моделювання економічних і соціальних процесів і систем»

1. . 𝑚, 𝑗 = 1. . 𝑚, 𝑘 = 1. . 𝑛) називають структурними коефіцієнтами моделі. В економетриці ця система рівнянь називається також структурною формою моделі. Структурна форма моделі дозволяє оцінити вплив зміни будь-якої екзогенної змінної на значення ендогенної змінної. Тому доцільно як екзогенні змінні обирати такі, що регулюються. Використання методу найменших квадратів (МНК) для оцінювання структурних коефіцієнтів моделі дає зміщені і неспроможні оцінки [5]. Тому звичайно для визначення структурних коефіцієнтів використовується приведена форма моделі: 𝑦1 = 𝛿11 ∙ 𝑥1 + 𝛿12 ∙ 𝑥2 + ⋯ + 𝛿1𝑛 ∙ 𝑥𝑛 + 𝜀1 , 𝑦 = 𝛿21 ∙ 𝑥1 + 𝛿22 ∙ 𝑥2 + ⋯ + 𝛿2𝑛 ∙ 𝑥𝑛 + 𝜀2 , { 2 (2) …………………………………… 𝑦𝑚 = 𝛿𝑚1 ∙ 𝑥1 + 𝛿𝑚2 ∙ 𝑥2 + ⋯ + 𝛿𝑚𝑛 ∙ 𝑥𝑛 + 𝜀𝑚 , де 𝛿𝑖𝑘 (𝑖 = 1. . 𝑚, 𝑘 = 1. . 𝑛) – коефіцієнти приведеної моделі. У приведеному вигляді в кожному рівнянні зліва стоїть ендогенна змінна, а справа – лише екзогенні змінні. Така система розв’язується МНК (визначаються ), а потім ендогенні змінні структурної форми визначаються через екзогенні. При переході від приведеної форми моделі до структурної виникає проблема ідентифікації (забезпечення єдиності відповідності між приведеною і структурної формами моделі) [2,3,5,9]. З позиції ідентифікації структурні моделі діляться на: - ідентифіковані; - неідентифіковані; - надідентифіковані. Враховуючи, що структурна модель становить собою систему спільних рівнянь, на ідентифікацію потрібно перевіряти кожне з яких. Модель вважається ідентифікованою, якщо кожне рівняння системи є ідентифікованим. Необхідну умову ідентифікації моделі можна записана у наступному вигляді: - D+1=H – рівняння ідентифіковане; - D+1<H – рівняння неідентифіковане; - D+1>H – рівняння надідентифіковане; де H – кількість ендогенних змінних в i-му рівнянні системи; - D – кількість екзогенних змінних, які містяться в системі, але не входять до даного рівняння. Розглянуте рахункове правило відображає необхідну, але недостатню умову ідентифікації. Достатньою умовою ідентифікації є: визначник матриці, що складається з коефіцієнтів при змінних, відсутніх в досліджуваному рівнянні, не дорівнює нулю, а ранг цієї матриці більший або дорівнює кількості ендогенних змінних мінус 1. Коефіцієнти структурної моделі можуть бути оцінені різними способами залежно від виду системи одночасних рівнянь [10-14]. Найбільшого поширення набули наступні методи оцінювання коефіцієнтів структурної моделі: непрямий метод найменших квадратів; двокроковий метод найменших квадратів; трикроковий метод найменших 198

Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі

квадратів; метод максимальної правдоподібності з повною інформацією; метод максимальної правдоподібності при обмеженій інформації. Отримані за наведеним алгоритмом моделі дозволяють оцінити вплив екзогенних (незалежних, але керованих) змінних на рівні ендогенних (залежних) змінних і можуть бути використані для дослідження складних економічних процесів на макро- й мікрорівнях і прийняття ефективних управлінських рішень з удосконалення досліджуваних процесів. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: Инфра-М, 2009. – 465 с. 2. Лук'яненко І. Економетрика / І. Лук'яненко, Л. Краснікова. – К.: Знання, 1998. – 493с. 3. Магнус Я.Р. Эконометрика: Начальный курс / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий. – 4-е изд. – М.: Дело, 2000. – 400 с. 4. Эконометрика: учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344с. 5. Эконометрика: учеб. пособ. для студ. обуч. по направл. подготовки укруп. группы спец. «Экономика и управление» / М.Г. Тиндова, О.С. Кузнецова. – Саратов: CСЭИ РЭУ им. Г.В. Плеханова, 2015. – 108 с. 6. Фишер Ф. Проблемы идентификации в эконометрии. – М.: Статистика, 1978. – 245 с. 7. Контроль качества с помощью персональных компьютеров / Т. Макино, М. Охаси, Х. Док, К. Макино. – М.: Машиностроение, 1991. – 224с. 8. Назаренко О.М. Основи економетрики: підручник. – К.: Центр навч. літ., 2004. – 392 с. 9. Толбатов Ю.А. Економетрика: підручник. – К.:ТП Пресс, 2003. – 320с. 10. Васильєва Л. В. Регресійні моделі та аналіз часових рядів: навч. посіб. для студ. вищих навч. закладів / Л. В. Васильєва, О. А. Кльованик. – Краматорськ : ДДМА, 2010. – 176 с. 11. Козьменко О.В. Економіко-математичні методи та моделі (економетрика): навч. посіб. / О.В. Козьменко, О.В. Кузьменко. – Суми: Університетська книга, 2014. – 406 с. 12. Орлов А.И. Эконометрика: учебник. М.: Изд-во "Экзамен", 2002. – 576 с. 13. Anderson, T.W. and H. Rubin (1949). “Estimation of the Parameters of a Single Equation in a Complete System of Stochastic Equation”. Annals of Mathematical Statistics 20(1). – P. 91-94. 14. Anderson T.W. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. Wiley Series in Probability and Statistics (vol. 355). Wiley, 2003. –752 P.

199

МІЖНАРОДНА НАУКОВО-ПРАКТИЧНА КОНФЕРЕНЦІЯ МАТЕРІАЛИ КОНФЕРЕНЦІЇ

18 – 19 квітня 2019 р. м. Київ

Відповідальний за випуск: Коцюбівська К.І. Комп’ютерне забезпечення: Толмач М.С.

Підписано до друку 15.04.2019

Видавничий центр КНУКіМ Свідоцтво про внесення суб'єкта видавничої справи до Державного реєстру видавців, виготівників і розповсюджувачів видавничої продукції серія ДК № 4776 від 09.10.2014