EIRNUZP – Електронний інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка»
Інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка» – це електронний архів, що накопичує, систематизує, зберігає та забезпечує довготривалий відкритий доступ до електронних публікацій та електронних версій документів наукового та навчально-методичного призначення, авторами яких є співробітники, аспіранти, докторанти та студенти Національного університету «Запорізька політехніка».
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
Terminal control of quadcopter spatial motion
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Yefymenko, M. V.; Kudermetov, R. K.; Єфименко, Микола Володимирович; Кудерметов, Равіль Камілович
EN: Context. Constructing quadcopter control algorithms is an area of keen interest because controlling them is fundamentally complex despite the quadcopter’s mechanical simplicity. The key problem of quadcopter control systems is to effectively couple three translational and three rotational freedom degrees of motion to perform unique target manoeuvres. In addition, these tasks are relevant due to the high demand for quadcopter in various human activities, such as cadastral aerial photography for monitoring hard-to-reach areas and delivering cargo over short distances. They are also widely used in military affairs.
Objective. This work objective is to develop and substantiate novel methods for algorithms constructing the high-precision control of a quadcopter spatial motion, allowing for its autonomous operation in all main flight modes: stabilization mode, position holding mode, automatic point-to-point flight mode, automatic takeoff and landing mode.
Method. The given objective determined the use of the following research methods. Pontryagin’s maximum principle was applied to develop algorithms for calculating program trajectories for transferring a quadcopter from its current state to the given one. Lyapunov functions and modal control methods were used to synthesise and analyse quadcopter angular position control algorithms. Numerical modelling methods were used to verify and confirm the obtained theoretical results.
Results. An approach for constructing algorithms for controlling the spatial quadcopter motion is proposed. It consists of two parts. The first part solves the problem of transferring a quadcopter from its current position to a given one. The second part proposes an original method to construct algorithms for quadcopter attitude control based on a dynamic equation for a quaternion.
Conclusions. The proposed quadcopter motion mathematical model and methods for constructing control algorithms are verified by numerical modelling and can be applied to develop quadcopter control systems.
UK: Актуальність. Побудова алгоритмів керування квадрокоптером є областю підвищеного інтересу, оскільки керування квадрокоптером принципово складна задача, незважаючи на його механічну простоту. Ключовою проблемою систем управління квадрокоптерами є ефективне поєднання трьох поступальних та трьох обертальних ступенів свободи руху для виконання унікальних цільових маневрів. Крім того, ці задачі актуальні у зв’язку з високою затребуваністю квадрокоптерів у різних видах діяльності людини, таких як кадастрова аерофотозйомка для моніторингу важкодоступних територій, доставка вантажів на невеликі відстані, військова справа тощо.
Мета роботи – розробка та обґрунтування нових методів побудови алгоритмів високоточного керування просторовим рухом квадрокоптера, що забезпечують його автономну роботу у всіх основних режимах польоту: режим стабілізації, режим утримання положення, режим автоматичного польоту з точки в точку, режим автоматичного зльоту та посадки.
Метод. Поставлена мета зумовила використання наступних методів дослідження. Для розробки алгоритмів розрахунку програмних траєкторій переведення квадрокоптера з поточного стану в заданий застосовано принцип максимуму Понтрягіна. Для синтезу та аналізу алгоритмів керування кутовим положенням квадрокоптера використано функції Ляпунова та методи модального керування. Для перевірки та підтвердження отриманих теоретичних результатів використано методи чисельного моделювання.
Результати. Запропоновано методику побудови алгоритмів керування просторовим рухом квадрокоптера, що складається з двох частин. Перша частина містить удосконалений метод побудови алгоритма переведення квадрокоптера з поточного положення в задане. У другій частині запропоновано оригінальний метод побудови алгоритмів керування орієнтацією квадрокоптера на основі динамічного рівняння для кватерніону.
Висновки. Запропонована математична модель руху квадрокоптера та методи побудови алгоритмів керування верифіковані чисельним моделюванням та можуть бути застосовані для розробки систем керування квадрокоптерами.
Method for development models of polysubject multifactor environment of software complex’s support
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Pukach, A. I.; Teslyuk, V. M.; Пукач, А. І.; Теслюк, В. М.
EN: Context. The task of development the models of a polysubject multifactor environment for software’s complex support is considered in this research, that ensures possibilities of taking into account the influence of various impact factors onto the supported software complexes themselves, onto their complex support’s processes, as well as onto the subjects (interacting with them) who provide and implement this complex support. The object of study are the processes of complex support of software products, the processes of automation of this complex support, the processes of influence of impact factors onto the object and subjects of the complex support of software products, as well as the processes of perception’s subjectivization of the supported object by relevant subjects of interaction with it. The subject of study are methods and means of artificial neural networks, in particular a multilayer perceptron, as well as a computer design and modeling. Objective is the development of the method for building models of a polysubject multifactor environment(s) of the complex support of software product(s).
Method. The developed method for building models of a polysubject multifactor environment of software complexes’ support is proposed, which makes it possible (in an automated mode) to obtain appropriate models, based on which, later on – to investigate the strengths and weaknesses of a specific researched complex support’s environment(s) of a particular investigated software product(s), in order to ensure further improvement and automation of this complex support based on the study and analysis of impact factors, which form the subjective vision and perception of this complex support by those subjects who directly provide and perform it, that is, in fact, on whom this support itself depends, as well as its corresponding qualitative and quantitative characteristics and indicators.
Results. The results of functioning of the developed method are corresponding models of investigated polysubject multifactor environments of the complex support of software products, which take into account the presence and the level of influence of relevant existing and present factors performing impact onto the subjects of interaction with supported software complexes, which (subjects) directly provide and perform the complex support for the studied software products, and also form relevant researched support environments. In addition, as an example of a practical application and approbation, the developed method was used, in particular, to solve the applied practical task of determining the dominant and the deficient factors of influence of a polysubject multifactor environment of the studied software complex’s support, with presenting and analyzing the obtained results of resolving the given task.
Conclusions. The developed method resolves the problem of building models of a polysubject multifactor environment of the complex support of software products, and ensures taking into account the action of various impact factors performing influence onto the supported software complex itself, onto the processes of its support, as well as onto the subjects of interaction with it, which (subjects) provide and perform this complex support. In particular, the developed method provides possibilities for modeling and investigating a polysubject multifactor environments of the “in focus” software product’s complex support, which reflect the global (or the local, it depends on the specific tasks) impact of various existing factors making influence onto the object of support itself (the supported software complex, or the processes of its complex support), as well as onto the subjects which directly carry out and implement this complex support in all its possible and/or declared manifestations. The practical approbation of the developed method has been carried out by solving specific applied practical tasks, one of which is presented, as an example, in this paper, – which is the task of determining the dominant and the deficient factors of influence of a polysubject multifactor environment of the studied software complex’s support, and this approbation, actually, confirms its effectiveness in solving a stack of applied practical problems related to researching the impact of factors performing influence onto the complex support of software products, using the advantages of artificial intelligence technologies, machine learning, artificial neural networks, and multilayer perceptron in particular.
UK: Актуальність. Розглянуто задачу побудови моделей полісуб’єктного мультифакторного середовища підтримки програмних комплексів, що забезпечує врахування дії різноманітних факторів впливу на сам підтримуваний програмний комплекс, на процеси його підтримки, а також на суб’єктів взаємодії з ним, що забезпечують та реалізують цю підтримку. Об’єктом дослідження є процеси комплексної підтримки програмних продуктів, процеси автоматизації цієї підтримки, процеси впливу факторів на об’єкт та суб’єкти комплексної підтримки програмних продуктів, а також процеси суб’єктивізації сприйняття об’єкта підтримки відповідними суб’єктами взаємодії з ним. Предметом дослідження є методи та засоби штучних нейронних мереж, зокрема багатошарового перцептрона, а також комп’ютерного проектування та моделювання. Метою роботи є розроблення методу побудови моделей полісуб’єктного мультифакторного середовища комплексної підтримки програмних продуктів.
Метод. Запропоновано розроблення моделей полісуб’єктного мультифакторного середовища підтримки програмних комплексів, що дає змогу, в автоматизованому режимі, отримати відповідні моделі, на основі яких, в подальшому – досліджувати сильні та слабкі сторони конкретного досліджуваного середовища комплексної підтримки того чи іншого програмного продукту, з метою забезпечення подальшого покращення та автоматизації його підтримки на основі вивчення та аналізу факторів впливу, що формують суб’єктивне бачення цієї підтримки тими суб’єктами, які її, власне, безпосередньо здійснюють, тобто, фактично, від яких залежить сама ця підтримка, а також відповідні її якісні та кількісні характеристики і показники.
Результати. Результатами роботи розробленого методу є відповідні моделі досліджуваних полісуб’єктних мультифакторних середовищ комплексної підтримки програмних продуктів, що враховують наявність та рівень впливу відповідних наявних факторів впливу на суб’єктів взаємодії з підтримуваними програмними комплексами, які (суб’єкти) безпосередньо забезпечують і реалізують цю комплексну підтримку досліджуваних програмних продуктів, та формують релевантні досліджувані середовища підтримки. Крім того, в якості прикладу практичного застосування та апробації, розроблений метод використано, зокрема, для розв’язання прикладної практичної задачі визначення домінуючого та дефіцитного факторів впливу полісуб’єктного мультифакторного середовища підтримки досліджуваного програмного комплексу, а також наведено та проаналізовано отримані результати розв’язання поставленої задачі.
Висновки. Розроблений метод вирішує поставлену задачу побудови моделей полісуб’єктного мультифакторного середовища підтримки програмних комплексів, та забезпечує врахування дії різноманітних (попередньо узгоджених та задекларованих) факторів впливу на сам підтримуваний програмний комплекс, на процеси його підтримки, а також на суб’єктів взаємодії з ним, що забезпечують та реалізують цю комплексну підтримку. Зокрема, розроблений метод дає змогу моделювати та досліджувати полісуб’єктні мультифакторні середовища комплексної підтримки програмних продуктів, що відображають глобальний (або локальний) вплив різноманітних наявних факторів як на сам об’єкт підтримки (підтримуваний програмний комплекс, чи процеси його комплексної підтримки), так і на суб’єктів, що безпосередньо здійснюють та реалізують дану комплексну підтримку в усіх її можливих та/або задекларованих проявах. Практична апробація розробленого методу здійснена на прикладі вирішення конкретних прикладних практичних задач, однією з яких є представлена в роботі задача визначення домінуючого та дефіцитного факторів впливу полісуб’єктного мультифакторного середовища підтримки досліджуваного програмного комплексу, та підтверджує його ефективність при розв’язанні стеку прикладних практичних задач дослідження впливу факторів на комплексну підтримку програмних продуктів, з використанням переваг технологій штучного інтелекту, машинного навчання, штучних нейронних мереж, та багатошарового перцептрона зокрема.
Оптимальний розподіл обмежених ресурсів в мультипроцесорних системах
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Косолап, А. І.; Kosolap, A. I.
UK: Актуальність. В роботі розглядаються мультипроцесорні системи, які складаються з безлічі процесорів з загальною оперативною пам’яттю. Ефективність функціонування таких систем залежить від операційної системи. Вона повинна забезпечити рівномірне завантаження процесорів завданнями, при якому пікове навантаження на оперативну пам'ять буде мінімальним. Це досить складна проблема. В даній роботі вона розв’язується шляхом побудови оптимізаційних моделей та розробкою ефективних евристичних алгоритмів. Дана проблема розв’язується в два етапи. На першому етапі знаходиться оптимальне завантаження процесорів завданнями, а на другому – мінімізація пікового навантаження оперативної пам’яті. Побудовано декілька оптимізаційних моделей цієї задачі, для розв’язування яких ефективним є метод точної квадратичної регуляризації. Розроблені також ефективні евристичні алгоритми. Проведені порівняльні обчислювальні експерименти, які підтверджують ефективність запропонованої технології розв’язування даної проблеми.
Мета роботи. Розробка математичних оптимізаційних моделей, методів та алгоритмів оптимального розподілу ресурсів в мультипроцесорних системах.
Метод. Ефективним є двоетапний розв’язок даної проблеми. Запропоновано декілька оптимізаційних моделей, які містять булеві змінні. Такі моделі досить складні для знаходження оптимальних розв’язків. Для їх розв’язування пропонується використовувати метод точної квадратичної регуляризації. Цей метод оптимізації використовується вперше для даного класу задач, тому він потребував розробки відповідного алгоритмічного забезпечення. В операційних системах, як правило, реалізуються евристичні алгоритми. Тому пропонуються ефективні евристичні алгоритми, які використовують фінальний принцип, що значно покращує розв’язок задачі.
Результати. Побудовані нові оптимізаційні моделі розподілу обмежених ресурсів в мультипроцесорних системах. Розроблені ефективні евристичні алгоритми, які реалізовані програмно засобами VBA в пакеті Excel. Розроблене також програмне забезпечення для введення початкових даних оптимізаційних моделей, що спрощує їх розв’язування. Приведені результати обчислюваних експериментів.
Висновки. Розроблена нова ефективна технологія оптимального розподілу ресурсів в мультипроцесорних системах. Розроблені евристичні алгоритми, які реалізовані програмно. Проведені обчислювальні експерименти підтверджують ефективність запропонованої технології розв’язування задачі.
EN: Context. The paper considers multiprocessor systems consisting of many processors with a common RAM. The efficiency of such systems depends on the operating system. It must ensure a uniform loading of processors with tasks, in which the peak load on RAM will be minimal. This is a rather complex problem. In this paper, it is solved by building optimization models and developing effective heuristic algorithms. This problem is solved in two stages. The first stage is the optimal loading of processors with tasks, and the second is the minimization of the peak load on RAM. Several optimization models of this problem have been built, for the solution of which the exact quadratic regularization method is effective. Effective heuristic algorithms have also been developed. Comparative computational experiments have been conducted, which confirm the effectiveness of the proposed technology for solving this problem.
Objective. Development of mathematical optimization models, methods, and algorithms for optimal resource allocation in multiprocessor systems.
Method. A two-stage solution to this problem is effective. Several optimization models containing Boolean variables are proposed. Such models are quite complex for finding optimal solutions. To solve them, it is proposed to use the method of exact quadratic regularization. This optimization method is used for the first time for this class of problems, so it required the development of appropriate algorithmic support. Heuristic algorithms are usually implemented in operating systems. Therefore, effective heuristic algorithms are proposed that use the final principle, which significantly improves the solution of the problem.
Results. New optimization models for the allocation of limited resources in multiprocessor systems have been constructed. Effective heuristic algorithms have been developed, which are implemented software-wise using VBA in the Excel package. Software for entering initial data for optimization models has also been developed, which simplifies their solution. The results of computational experiments are presented.
Conclusions. A new effective technology for optimal resource allocation in multiprocessor systems has been developed. Heuristic algorithms have been developed and implemented in software. Computational experiments have been conducted to confirm the effectiveness of the proposed technology for solving the problem.
Optimization based on flower cutting heuristics for space allocation problem
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Czerniachowska, K. S.; Subbotin, S. A.; Черняховська, К. С.; Субботін, Сергій Олександрович
EN: Context. This research discusses the shelf space allocation problem with vertical and horizontal product categorization, which also includes the products of general and brand assortment as well as products with different storage conditions stored on different shelves and incompatible products stored on the same shelf but no nearby.
Objective. The goal is to maximize the profit, product movement, or sales after allocating products on store shelves, defining the shelf for the product and the number of stock-keeping units it has.
Method. The research proposes the two variants of heuristics with different sorting rules inside utilized as an approach to solving the retail shelf space allocation problem with horizontal and vertical product categorization. It also covers the application of 13 developed steering parameters dedicated to instances of different sizes, which allows to obtain cost-effective solutions of high quality.
Results. The results obtained by heuristics were compared to the optimal solutions given by the commercial CPLEX solver. The effectiveness of the proposed heuristics and the suitability of the control settings were demonstrated by their ability to significantly reduce the number of possible solutions while still achieving the desired outcomes. Both heuristics consistently produced solutions with a quality surpassing 99.80% for heuristic H1 and 99.98% for heuristic H2. Heuristics H1 found 12 optimal solutions, and heuristics H2 found 14 optimal solutions among 15 test instances – highlighting their reliability and efficiency.
Conclusions. The specifics of the investigated model can be used by supermarkets, apparel stores, and electronics retailers. By following the explained heuristics stages and the methods of parameter adjustments, the distributor can systematically develop, refine, and deploy a heuristic algorithm that effectively addresses the shelf space allocation problems at hand while being robust and scalable.
UK: Актуальність. Досліджується проблема розподілу простору на полицях з наявною вертикальною та горизонтальною категоризацією продуктів, які також включають продукти загального асортименту та брендового асортименту. Окрім того, в моделі наявні також продукти з різними вимаганнями щодо умов зберігання, котрі повинні зберігатися на різних полицях, а також несумісні продукти, котрі повинні зберігаються на одній полиці, але не поруч.
Мета роботи полягає в тому, щоб максимізувати прибуток, товарний рух або продажі після розміщення продуктів на полицях магазину, визначивши полицю для продукту та кількість його складських одиниць.
Метод. У дослідженні запропоновано два варіанти евристики з різними правилами сортування всередині, які використовуються як підхід до вирішення проблеми розподілу простору на полицях я наявною видимою горизонтальною та вертикальною категоризацією продуктів. Дослідження також охоплює застосування 13 розроблених параметрів управління евристиками, призначених для екземплярів різних розмірів, що дозволяє отримати економічно ефективне рішення високої якості.
Результати отримані за допомогою евристик, порівнювали з оптимальними рішеннями, опрацьованими комерційним вирішувачем CPLEX. Ефективність запропонованих евристик і придатність параметрів управління було продемонстровано їхньою здатністю значно зменшити простір пошукувань, при цьому досягаючи бажаних результатів. Обидві евристики послідовно створювали рішення з якістю, що перевищувала 99.80% для евристики H1 і 99.98% для евристики H2. Евристика H1 знайшла 12 оптимальних рішень, а евристика H2 знайшла аж 14 оптимальних рішень з 15 екземплярів тестування, підкреслюючи їх надійність і ефективність.
Висновки. Особливості досліджуваної моделі можуть використовувати супермаркети, магазини одягу, роздрібні торговці електроніки. Дотримуючись описаних етапів створення евристики та методів коригування параметрів, дистриб’ютор може систематично розробляти, уточнювати та розгортати евристичний алгоритм, який ефективно вирішує поточні проблеми розподілу на полицях, будучи надійним і масштабованим.
Development of innovative approaches for network optimization using geospatial multi-component systems
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Boyko, N. I.; Salanchii, T. O.; Бойко, Н. І.; Саланчій, Т. О.
EN: Context. Developing a geospatial multi-agent system for optimizing transportation networks is crucial for enhancing efficiency and reducing travel time. This involves employing optimization algorithms and simulating agent behavior within the network.
Objective. The aim of this study is to develop a geospatial multi-agent system for optimizing transportation networks, focusing on improving network efficiency and minimizing travel time through the application of advanced optimization algorithms and agent-based modeling.
Method. The proposed method for optimizing transportation networks combines foundational structure with advanced refinement in two stages: pre-processing and evolutionary strategy optimization. In the first stage, a Minimum Spanning Tree is constructed using Kruskal’s algorithm to establish the shortest, loop-free network that connects all key points, accounting for natural obstacles and existing routes. This provides a cost-effective and realistic baseline. The second stage refines the network through an evolutionary strategy, where agents representing MST variations are optimized using a fitness function balancing total path length, average node distances, and penalties for excessive edges. Optimization employs crossover to combine solutions and mutation to introduce diversity through edge modifications. Repeated over multiple epochs, this process incrementally improves the network, resulting in an optimized design that minimizes costs, enhances connectivity, and respects real-world constraints.
Results. The results of applying the evolutionary strategy and minimum spanning tree methods were analyzed in detail. Comparing these methods to benchmarks like Tokyo’s railway network and the Slime Mold algorithm revealed the advantage of using the evolutionary approach in generating optimal paths. The findings emphasize the need for integrating advanced algorithms to further refine path optimization and network design.
Conclusions. The research successfully developed a geospatial multi-agent system for optimizing transportation networks, achieving its objectives by addressing key challenges in transport network planning. A detailed analysis of existing solutions revealed the dynamic and complex nature of transportation systems and underscored the need for adaptability to environmental changes, such as new routes or obstacles. The proposed approach enhanced the minimum spanning tree with an evolutionary strategy, enabling flexibility and rapid adaptation. Results demonstrated the system’s effectiveness in planning optimal intercity transport networks. Future work could refine environmental assessments, improve route cost evaluations, expand metrics, define new performance criteria, and integrate neural network models to further enhance optimization capabilities, particularly for urban networks.
UK: Актуальність. Розробка геопросторової багатагентної системи для оптимізації транспортних мереж є важливою для підвищення ефективності та зменшення часу подорожі. Це передбачає використання алгоритмів оптимізації та моделювання поведінки агентів у межах мережі.
Мета роботи є розробка геопросторової багатагентної системи для оптимізації транспортних мереж, зосереджуючи увагу на покращенні ефективності мережі та мінімізації часу подорожі шляхом застосування передових алгоритмів оптимізації та моделювання на основі агентів.
Метод. Запропонований метод оптимізації транспортних мереж поєднує базову структуру з розширеним уточненням у два етапи: попередня обробка та оптимізація еволюційної стратегії. На першому етапі будується мінімальне остовне дерево за допомогою алгоритму Крускала для встановлення найкоротшої мережі без петель, яка з’єднує всі ключові точки, враховуючи природні перешкоди та існуючі маршрути. Це забезпечує економічно ефективну та реалістичну базову лінію. Другий етап удосконалює мережу за допомогою еволюційної стратегії, де агенти, що представляють варіації мінімального остового дерева, оптимізуються за допомогою функції пристосування, яка балансує загальну довжину шляху, середню відстань до вузлів і штрафи за надмірні краї. Оптимізація використовує кросовер для поєднання рішень і мутацію для введення різноманітності через модифікації країв. Цей процес, повторюється протягом багатьох епох, поступово покращує мережу, в результаті чого створюється оптимізований щлях, який мінімізує витрати, покращує підключення та поважає обмеження подані в режимі реального часу.
Результати. Результати застосування еволюційної стратегії та методів мінімальної вартості відстані були детально проаналізовані. Для е волюційної стратегії були оцінені такі метрики, як ефективність шляхів і обчислювальні витрати, що продемонструвало значні покращення в оптимізації мережі. У випадку MST, хоча метод надав базову структуру для вибору шляхів, візуальні та числові оцінки підкреслили обмеження в розв’язанні складних реальних обмежень. Порівняння цих методів з еталонами, такими як залізнична мережа Токіо та алгоритм слизової цвілі, виявило перевагу еволюційного підходу в генерації оптимальних шляхів. Висновки підкреслюють необхідність інтеграції передових алгоритмів для подальшого вдосконалення оптимізації шляхів і проектування мереж.
Висновки. Дослідження успішно розробило геопросторову багатоагентну систему для оптимізації транспортних мереж, досягнувши поставлених цілей шляхом вирішення ключових проблем у плануванні транспортної мережі. Детальний аналіз існуючих рішень виявив динамічний і складний характер транспортних систем і підкреслив необхідність адаптації до змін навколишнього середовища, таких як нові маршрути або перешкоди. Запропонований підхід розширив мінімальне охоплююче дерево за допомогою еволюційної стратегії, забезпечивши гнучкість і швидку адаптацію. Результати продемонстрували ефективність системи в плануванні оптимальних міжміських транспортних мереж. Майбутня робота може вдосконалити екологічні оцінки, покращити оцінку вартості маршруту, розширити показники, визначити нові критерії продуктивності та інтегрувати моделі нейронних мереж для подальшого підвищення можливостей оптимізації, особливо для міських мереж.