Гобов Д. А. Математичні моделі та метаевристичні алгоритми розв'язання оптимізаційних задач в просторі перестановок.

Об'єктом дослідження є математичні моделі задач комбінаторної оптимізації (ЗКО) та чисельні методи розв'язання таких задач. Метою дисертаційної роботи є розробка та обґрунтування нових математичних моделей та метаевристичних алгоритмів розв'язання оптимізаційних задач в просторі перестановок, їх практична реалізація та апробація у прикладних областях. В процесі досліджень були використані методи математичного моделювання, теорія вибору та прийняття рішень, теорія ймовірності, методи статистичної обробки інформації. Наукова новизна: запропонована нова ймовірнісна схема пошуку в околі для алгоритмів стохастичного локального пошуку, розроблено нові обчислювальні схеми алгоритму прискореного ймовірнісного моделювання (G2-алгоритм) та методу локального пошуку зі змінними околами (VNSG-алгоритм), отримано теоретичну оцінку збіжності до глобального оптимуму для G2-алгоритму; розроблено нові метаевристичні алгоритми розв'язання ЗКО в просторі перестановок, що побудовані на основі Н-методу, G2- та VNSG-алгоритмів; запропоновано новий метаевристичний моделеорієнтований метод розв'язання ЗКО - мультиагентний Н-метод; розроблено математичну модель задачі вибору порядку з'єднання таблиць бази даних та ряд наближених алгоритмів для її розв'язання; досліджено ефективність запропонованих алгоритмів при розв'язанні одного класу задач розміщення. Ступінь впровадження: розроблені моделі та методи використано при проектуванні автоматизованої системи "Держбюджет" для міністерства фінансів України, інтегрованої системи керування підприємством для агропромислового холдингу "Ландгут-Україна", а також під час впровадження автоматизованої системи "Експрес-УЗМ" на Укрзалізниці. Сфера використання: розв'язання оптимізаційних задач в довільних локально скінченних просторах, проектування складних автоматизованих систем.