Дунаєвський М. С. Механізми підвищення ефективності децентралізованих систем та їх застосування

English version

Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії

Державний реєстраційний номер

0824U000806

Здобувач

Спеціальність

  • 113 - Прикладна математика

22-02-2024

Спеціалізована вчена рада

ДФ 26.194.009

Інститут кібернетики імені В. М. Глушкова Національної академії наук України

Анотація

Дисертаційна робота присвячена дослідженню децентралізованих систем, аналізу та розробці механізмів підвищення їх ефективності на основі математичних алгоритмів та моделей, застосуванню запропонованих рішень на реальних економічних даних регіонів України. Наукова новизна та практичне значення отриманих результатів полягає в розробці новітніх програмно-комп’ютерних засобів поквартального оцінювання економічної ефективності та цільової структури експорту регіонів України, що може бути в основі системи підтримки прийняття макроекономічних рішень. Відповідно до розроблених алгоритмів проведено оцінку економічної ефективності регіонів України та розрахунок оптимальної структури експорту для Тернопільщини, Кіровоградщини та Луганщини. Запропоновані алгоритми лежать в основі механізмів підвищення економічної ефективності регіонів, зокрема шляхом запозичення кращих практик управління районів лідерів. Представлено розробки щодо теорії та методології децентралізованих мереж, зокрема, мережі ланцюгів постачання (МЛП), інформаційно-комунікаційних мереж, економічної децентралізації регіонів. Розроблено інноваційну ігрову модель мережі ланцюгів постачання, що складається з ряду роздрібних торгівців продуктом і ряду ринків збуту даного продукту, де роздрібні торгівці некооперативно конкурують, максимізуючи свої сподівані прибутки шляхом визначення своїх оптимальних трансакцій для продукту, а також оптимальних інвестицій у кібербезпеку, які входять у нелінійні бюджетні обмеження. Встановлено що для розв’язання задачі пошуку рівноважних інвестицій у кібербезпеку МЛП можна запропонувати ітеративний алгоритм, який на кожній ітерації дає в явному вигляді співвідношення для трансакцій продукту, рівнів безпеки та множників Лагранжа, пов’язаних з бюджетними обмеженнями. Досліджено стохастичні методи підтримки прийняття рішень за умов невизначеності. Зокрема, вперше обґрунтовано застосування дифузійної моделі інновацій Басса до поширення вакцинацій. Отримано формулу, яка дозволяє оцінити очікувану тривалість часу до моменту первинної закупівлі інноваційного товару (отримання вакцини проти COVID-19) довільно обраним покупцем (громадянином). Враховано вплив покупців-новаторів, які приймають рішення придбати (застосувати) інноваційний продукт відразу з його появою, а також вплив покупців-наслідувачів, які приймають рішення, щодо купівлі (застосування) інноваційного продукту з певним лагом, після того як інноваційний продукт насичує ринок та з’являється більше відгуків щодо нього від покупців-новаторів. Досліджено математичні методи підтримки прийняття рішень на ринку інформаційно-комунікаційних послуг та в сфері державних макрофункцій. Встановлено функцію реакції послідовника (провайдера Інтернет сервісу) на рішення лідера (контент провайдера). Враховуючи такі основні параметри як ціну послуги, частку доходу контент провайдера, обсяг ринку, витрати на одиницю розширення та обслуговування спроможності мережі провайдер Інтернет сервісу вирішує якою мірою розширити спроможність наявної мережі.

Публікації

Gorbachuk V., Dunaievskyi M., Suleimanov S.-B. Modeling of agency problems in complex decentralized systems under information asymmetry. IEEE Conference on Advanced Trends in Information Theory (December 18–20, Kyiv, Ukraine). Kyiv: Taras Shevchenko National University of Kyiv, 2019. P. 449–454.

Gorbachuk V. M., Dunaievskyi M. S., Syrku A. A., Suleimanov S.-B. Substantiating the diffusion model of innovation implementation and its application to vaccine propagation. Cybernetics and Systems Analysis. 2022. Vol. 58. No. 1. P.84−94.

Гайворонський О.О., Горбачук В.М., Дунаєвський М.С. Стратегічна взаємодія провайдерів диференційованих Інтернет-послуг. Проблеми керування та інформатики. 2021. № 6. С. 102−113.

Gorbachuk V., Dunaievskyi M. Nash equilibrium and its modern applications. Modern optimization methods for decision making under risk and uncertainty. A.A. Gaivoronski, P.S. Knopov, V.A. Zaslavskyi (eds.) Boca Raton, FL: CRC Press, 2023. P. 196−224.

Горбачук В.М., Дунаєвський М.С., Морозов О.О. Рівноважні інвестиції у кібербезпеку мережі ланцюгів постачання. Вісник Київського унівеpситету. Сеpія: фізико-математичні науки. 2017. № 2. С. 47–52.

Горбачук В.М., Гавриленко С.О., Голоцуков Г.В., Дунаєвський М.С., Ніколенко Д.І. До інтегрованого менеджменту і фінансового забезпечення інфраструктури охорони здоровʼя районів Запоріжчини. Кібернетика та компʼютерні технології. 2020. № 4. С. 87−99.

Дунаєвський М.С., Лефтеров О.В., Большаков В.М. Використання загальнодоступного програмного забезпечення у моделюванні епідеміологічних трендів. Кібернетика та комп’ютерні технології. 2020. № 3. С. 32–42.

Горбачук В.М., Дунаєвський М.С., Сулейманов С.-Б. Прогнозування ефективності багатокомпонентних обчислювальних систем. Фізико-математичне моделювання та інформаційні технології. 2021. 32. С. 96−100.

Горбачук В.М., Дунаєвський М.С., Сулейманов С.-Б., Батіг Л.О., Симонов Д.І. Моделі прийняття рішень на ринку хмарних послуг. Кібернетика та компʼютерні технології. 2021. № 3. С. 53−64.

Горбачук В.М., Голоцуков Г.В., Дунаєвський М.С., Сирку А.А., Сулейманов С.-Б. Теоретико-ігрові та оптимізаційні моделі і методи підвищення безпеки кіберінфраструктур. Проблеми керування та інформатики. 2022. № 2. С. 92−105.

Gaivoronski A., Gorbachuk V., Dunaievskyi M., Suleimanov S.-B. Digital platforms to close the information asymmetry gaps. Проблеми керування та інформатики. 2022. № 6. P. 67−82.

Файли

Схожі дисертації