http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/168344 2026-04-13T21:45:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/168373 Разработка и исследование эффективности метаэвристических алгоритмов решения задач планирования работы независимых машин Туринский, В.В. Рассмотрен один класс задач теории расписаний по планированию работы независимых машин разной производительности. Предложены и реализованы программно четыре метаэвристических алгоритма решения задач данного класа. Исселедованы вопросы их эффективности на основе анализа результатов вычислительного эксперимента с использованием серии известных задач.; Розглянуто один клас задач теорії розкладів по плануванню роботи незалежних машин різної продуктивності. Запропоновано і розроблено програмно чотири метаевристичних алгоритми розв’язання задач даного класу. Досліджені питання їх ефективності на основі результатів обчислювального експерименту з використанням серії відомих задач.; The paper concerns with research of a class of scheduling problems for parallel machines with different productivity. Four metaheuristic algorithms for solving problems of this class are proposed and implemented. Performance of the proposed algorithms is analyzed using a benchmark of known instances. 2015-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/168372 О сходимости rµ(α)-алгоритма Стецюк, П.И.; Ивличев, А.В.; Ищенко, А.А. Приводится описание rµ(α)-алгоритма для минимизации почти-дифференцируемой функции. Рассматривается кусочно-линейная выпуклая функция, для которой две точки с линейно зависимыми почти-градиентами могут служить «ловушками» для rµ(α)-алгоритма. Для минимизации выпуклой функции предложен rµ(α)-алгоритм. Показано, что его нельзя «зациклить» в точках-ловушках рассмотренной кусочно-линейной выпуклой функции.; Наводиться опис rµ(α)-алгоритма для мінімізації майже-диференційовної функції. Розглядається кусочно-лінійна опукла функція, для якої дві точки з лінійно залежними майже-градієнтами можуть служити «пастками» для rµ(α)-алгоритма. Для мінімізації опуклої функції запропоновано rµ(α)-алгоритм і показано, що його не можна «зациклити» в точках-пастках розглянутої кусочно-лінійної опуклої функції.; A description of the rµ(α)-algorithm for minimizing the near-differentiable function is given. We consider piecewise-linear convex function, for which two points with linearly dependent almostgradients can serve as the “traps” for the rµ(α) -algorithm. The rµ(α)-algorithm for minimizing a convex function is proposed. It is shown that rµ(α)-algorithm can not be “looped” at point-traps for the piecewise-linear convex function considered. 2015-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/168371 Алгоритми розпаралелювання обчислень для векторних задач дискретної оптимізації Семенов, В.В. Розроблено підхід до розв’язання векторних задач дискретної оптимізації, в якому для знаходження Парето-оптимальних розв’язків використовується множина опорних точок. Даний підхід орієнтовано для виконання паралельних обчислень. Побудовано паралельний алгоритм, що використовує ідеї методу вектора спаду, в результаті роботи якого знаходиться множина недомінованих розв’язків, що апроксимують множину Парето розв’язуваної задачі, і відповідна їй недомінована множина оцінок у просторі критеріїв.; Разработан подход к решению векторных задач дискретной оптимизации, в котором для нахождения Парето-оптимальных решений используется множество опорных точек. Данный подход ориентирован для выполнения параллельних вычислений. Построен параллельный алгоритм, использующий идеи метода вектора спада, в результате работы которого находится множество недоминируемых решений, которые аппроксимируют множество Парето решаемой задачи, и соответствующее ему недоминируемое множество оценок в пространстве критериев.; Approach to the solution of vector problems of discrete optimization is developed. For finding of Pareto-optimum solutions the sets of reference points is used. This approach implemented in a parallel algorithm. A parallel algorithm which uses the ideas of method of vector of decrease is built. A result of work of parallel algorithm is a set of the nondomined solutions, which is approximating the set of Pareto of the initial problem, and nondomined set of estimations in the objective space. 2015-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/168370 Використання динамічних критеріїв у моделях багатокритеріального вибору Маляр, М.М.; Поліщук, В.В.; Шаркаді, М.М. Розглядається новий підхід до задачі багатокритеріального вибору альтернатив, який базується на використанні динамічних критеріїв ефективності, враховуючи їх тенденцію та темп зростання. Суть даного підходу полягає у тому, що якщо існують критерії ефективності для яких значення оцінок альтернатив відомі за деякі попередні періоди, то можливо спрогнозувати їх оцінки на подальші періоди. Таким чином, при прийнятті рішення є можливість врахувати передбачувану поведінку.; Рассматривается новый подход к задаче многокритериального выбора альтернатив, основанный на использовании динамических критериев эффективности, учитывая их тенденцию и темп роста. Суть данного подхода заключается в том, что если существуют критерии эффективности для которых значение оценок альтернатив известны за некоторые предыдущие периоды, то возможно спрогнозировать их оценки на последующие периоды. Таким образом, при принятии решения является возможность учесть предсказуемое поведение.; The paper proposes a new approach to the problem of multi-choice alternatives, based on the use of dynamic performance criteria, given their tendency and rate of growth. The essence of this approach is that if there are performance criteria, for which the values of estimates of alternatives are known for certain prior periods, then it is possible to predict their scores thereafter. Thus, when making a decision, an opportunity to consider an expected behavior appears. 2015-01-01T00:00:00Z