Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://repository.lnup.edu.ua/jspui/handle/123456789/2867| Назва: | Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень для оптимізації складових аграрних проєктів на основі нечіткої логіки та генетичних алгоритмів |
| Інші назви: | Intelligent decision support system for optimizing agricultural project components based on fuzzy logic and genetic algorithms |
| Автори: | Бобеляк, Олег Володимирович |
| Ключові слова: | аграрні проєкти agricultural projects інтелектуальна система підтримки рішень intelligent decision support system нечітка логіка fuzzy logic генетичний алгоритм genetic algorithm оптимізація optimization багатокритеріальне управління multi-criteria management |
| Дата публікації: | 2025 |
| Видавництво: | Львівський національний університет ветеринарної медицини та біотехнологій ім. С.З. Гжицького |
| Бібліографічний опис: | Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень для оптимізації складових аграрних проєктів на основі нечіткої логіки та генетичних алгоритмів. Бобеляк О.В. Кафедра інформаційних технологій – Дубляни, ЛНУВМ, 2025. Кваліфікаційна робота: 83 с. |
| Короткий огляд (реферат): | Подано особливості та актуальність оптимізації аграрних проєктів в умовах невизначеності та ризиків, притаманних сучасній аграрній сфері. Проаналізовано специфіку прийняття рішень у проєктному менеджменті та обґрунтовано доцільність застосування інтелектуальних систем для підвищення ефективності управлінських процесів. Виконано огляд наукових досліджень щодо застосування Fuzzy–GA моделей у сфері аграрного проєктування та сформульовано мету, завдання й структуру кваліфікаційної роботи. Розроблено концепцію побудови інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень (ІСППР) для оптимізації витрат, тривалості та якості аграрних проєктів на основі інтеграції нечіткої логіки Мамдані та генетичних алгоритмів. Реалізовано математичну модель оцінювання параметрів проєкту із використанням трикутних і трапецоїдних функцій належності та бази нечітких правил. Розроблено програмне забезпечення, що включає модулі нечіткого виведення, оптимізації та графічний інтерфейс користувача, реалізований у Python, а також проведено тестування роботи системи на реалістичних аграрних даних. Наведено результати моделювання, порівняльний аналіз сценаріїв та оцінено збіжність гібридної Fuzzy– GA моделі. |
| Опис: | Спеціальність 126 – «Інформаційні системи та технології» |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://repository.lnup.edu.ua/jspui/handle/123456789/2867 |
| Розташовується у зібраннях: | ОС «Магістр» / Master's degree |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Бобеляк_.pdf | 1,64 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.