Зіборов І. К. Інформаційна технологія підтримки прийняття рішень в складних виробничих процесах на основі еволюційного методу

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 122 – Комп’ютерні науки – Національний технічний університет «Дніпровська політехніка». Україна. Дніпро. 2024. В дисертаційній роботі вирішена актуальна науково-прикладна задача створення інформаційної технології прийняття рішень для ефективного планування та керування складними виробничими процесами на основі еволюційного методу. Мета і завдання дослідження. Метою роботи є підвищення ефективності, швидкості отримання та якості управлінських рішень при плануванні складних виробничих процесів в умовах невизначеності шляхом створення інформаційної технології підтримки прийняття рішень з використанням евристичних пошукових методів. Наукова новизна отриманих результатів: 1. Вперше запропоновано гібридний метод умовної оптимізації на основі рою часток та штучної імунної системи, який, на відміну від існуючих, передбачає поділ популяції на групи, міжгрупове змагання та стиснення популяції, механізм адаптації оператора стиснення. Застосування методу в складі інформаційної технології підтримки прийняття рішень дозволяє скоротити час отримання та підвищити якість цих рішень. 2. Вперше запропоновано модульну інформаційну технологію прийняття рішень в задачах планування та керування складними виробничими процесами, в якій кожен модуль передбачає розв’язання певної оптимізаційної задачі гібридним еволюційним методом. Її застосування дозволяє підвищити ефективність прийняття рішень у виробничих процесах, а також сертифікації готової продукції. 3. Удосконалений метод статистичної сертифікації продукції на основі відновлення індивідуальних для кожного найменування моделей оптимальної складності, що, на відміну від існуючих, використовує обмеження на ступені предикторів, які можуть приймати від’ємні значення. Удосконалений метод дозволяє сертифікувати продукцію без прямих вимірювань з відносною помилкою не вище 5%. 4. Удосконалений метод планування потреби у інгредієнтах на основі хімічного аналізу продукції, що виробляється, що на відміну від існуючих передбачає відновлення прогностичних моделей розробленим гібридним еволюційним методом. Це дозволяє будувати для кожного типу продукції індивідуальні моделі прогнозування, що мають відносну помилку не вище 8,5% і для отримання яких потрібно на порядок менше навчальних прикладів у навчальний вибірці. Практичне значення одержаних результатів полягає у тому, що розроблені у дисертаційному дослідженні інформаційні технології та методи доведені до практичної реалізації у вигляді програмних модулів, що можуть спільно або незалежно використовуватись для підтримки прийняття рішень складних виробничих процесах. У першому розділі проведено аналіз задачі інформаційно-аналітичного супроводу процесів прийняття керуючих рішень в складних виробничих процесах на прикладі металургійного підприємства. Відзначено актуальність досліджень, результатом яких має стати побудова інформаційної технології підтримки прийняття рішень в процесах шихтування, розкислення та прогнозування механічних властивостей готової продукції. Показано, що в межах пропонованої інформаційної технології необхідно вирішити ряд оптимізаційних задач, що мають значну кількість обмежень та можуть розглядатися як багатокритеріальні. Наголошено на ефективності еволюційного підходу до розв’язання багатокритеріальних задач оптимізації у дійсному просторі, зокрема, методів на основі принципу рою часток та моделювання штучних імунних систем.