Browsing by Author "Prytomanova, Olha"
Now showing 1 - 15 of 15
Results Per Page
Sort Options
Item Creation and application of an AI-Powered Crypto Index for optimal cryptocurrency portfolio formation(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-06) Prytomanova, Olha; Притоманова, Ольга Михайлівна; Romanenko, I.Item Modeling the macroeconomic factors’ impact on the sales dynamics of a distribution company(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-06) Prytomanova, Olha; Притоманова, Ольга Михайлівна; Neshchasnyi, O.Item Алгоритм построения диаграмм Вороного с оптимальным размещением точек–генераторов на основе теории оптимального разбиения множеств(Інститут кібернетики ім. В. М. Глушкова НАН України, 2020) Киселева, Елена Михайловна; Kiselova, Olena; Кісельова, Олена Михайлівна; Гарт, Людмила Лаврентьевна; Hart, Liudmyla; Гарт, Людмила Лаврентіївна; Притоманова, Ольга Михайловна; Prytomanova, Olha; Притоманова, Ольга МихайлівнаAn algorithm is proposed for constructing a generalized Voronoi diagram with optimal placement of a finite number of generator points in a bounded set of n-dimensional Euclidean space. The algorithm is based on the formulation of the corresponding continuous problem of optimal set partitioning with a partition quality criterion providing the corresponding form of the Voronoi diagram, and on the application of the apparatus of the optimal partitioning theory to solve this problem. Herewith, the effective method of non-differentiable optimization is used for the numerical solution of an auxiliary finite-dimensional optimization problem arising in the development of the method for solving the mentioned infinite-dimensional optimal partitioning problem. Namely, that is one of the variants of the generalized gradient descent method with space expansion in the direction of the difference of two successive generalized antigradients (Shor’s r-algorithm). The proposed algorithm for constructing a generalized Voronoi diagram with optimal placement of a finite number of generator points in a bounded set of n-dimensional Euclidean space has some advantages compared to those known in the scientific literature. It does not depend on the dimension of Euclidean space containing the original bounded set; it is applicable for large-scale problems (over 300 generator points); it works not only for Euclidean metrics, but also for Chebyshev, Manhattan and other ones; the complexity of the algorithm implementation for constructing a Voronoi diagram based on the proposed approach does not increase with an increase in the number of generator points. The results of software implementation of the developed algorithm are presented for constructing a standard Voronoi diagram with optimal placement of generator points, as well as some of its generalizations, such as additive, multiplicative and additive-multiplicative Voronoi diagrams with optimal placement of generator points. Запропоновано алгоритм побудови узагальненої діаграми Вороного з оптимальним розміщенням скінченної кількості точок–генераторів в обмеженій множині n-вимірного евклідового простору. Алгоритм заснований на формулюванні відповідної неперервної задачі оптимального розбиття множин з критерієм якості розбиття, що забезпечує відповідний вид діаграми Вороного, і застосуванні для її розв’язання апарату теорії оптимального розбиття. При цьому для чисельного розв’язання допоміжної задачі скінченновимірної оптимізації, що виникає при розробці методу розв'язання згаданої нескінченновимірної задачі оптимального розбиття множин, використаний ефективний метод недиференційовної оптимізації — один з варіантів методу узагальненого градієнтного спуску з розтягуванням простору в напрямку різниці двох послідовних узагальнених антиградієнтів (r-алгоритм Шора). Запропонований у роботі алгоритм побудови узагальненої діаграми Вороного з оптимальним розміщенням скінченної кількості точок–генераторів в обмеженій множині n-мірного евклідового простору має ряд переваг порівняно з відомими: він не залежить від розмірності евклідового простору, що містить вихідну обмежену множину; застосовний для задач великих розмірностей (понад 300 точок-генераторів); зберігає силу не тільки для евклідових метрик, але і для метрик Чебишева, манхеттенської та інших; складність реалізації алгоритму побудови діаграми Вороного на основі запропонованого підходу не збільшується при збільшенні кількості точок–генераторів. Представлено результати програмної реалізації розробленого алгоритму для побудови стандартної діаграми Вороного з оптимальним розміщенням точок-генераторів, а також деяких її узагальнень, таких як адитивна, мультиплікативна та адитивно-мультиплікативна діаграми Вороного з оптимальним розміщенням точок-генераторів.Item Алгоритм решения непрерывной задачи оптимального разбиения с нейролингвистической идентификацией функций, входящих в целевой функционал(Інститут кібернетики ім. В. М. Глушкова НАН України, 2018) Киселева, Елена Михайловна; Kiselova, Olena; Кісельова, Олена Михайлівна; Притоманова, Ольга Михайловна; Prytomanova, Olha; Притоманова, Ольга Михайлівна; Журавель, С. В.; Zhuravel, S.Предложен алгоритм решения одной непрерывной задачи оптимального разбиения множеств с n-мерного евклидова пространства на их подмножества с нейролингвистической идентификацией функций, входящих в целевой функционал, явный аналитический вид которых заранее неизвестен. Разрабоьано программное обеспечение, реализующее предложенный в статье подход на основе нейронечетких технологий с использованием r-алгоритма Шора. Изложены результаты программной реализации разработанного алгоритма для модельной тестовой задачи. Algorithm for solving a continuous optimal partitioning problem of sets from n-dimen-sional Euclidean space into subsets with a neurolinguistic identification of functions that included into target functional with undefined explicit analytical form is proposed. The software that implements the approach proposed in the article based on neuron-fuzzy technologies using Shor’s r-algorithm is developed. The results of program implementation of the developed algorithm for modeled test problem are described. Запропоновано алгоритм розв’язання однієї неперервної задачі оптимального розбиття множин з n-мірного евклідового простору на їх підмножини з нейролінгвістичною ідентифікацією функцій, що входять до цільового функціонала, явний аналітичний вид яких заздалегідь невідомий. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропонований в статті підхід на основі нейронечітких технологій з використанням r-алгоритму Шора. Викладено результати програмної реалізації розробленого алгоритму для модельної тестової задачі.Item Алгоритм розвязання нечіткoї задачі оптимального розбиття множин із розміщенням центрів підмножин(Ljubljana, Slovenia, 2020) Кісельова, Олена Михайлівна; Kiselova, Olena; Киселева, Елена Михайловна; Притоманова, Ольга Михайлівна; Prytomanova, Olha; Притоманова, Ольга МихайловнаРозроблено алгоритм розв’язання нечіткої неперервної задачі оптимального розбиття множин з n-вимірного евклідового простору n E із розміщенням центрів підмножин, яка є задачею нескінченносвимірного математичного програмування з булевими змінними. Алгоритм базується на синтезі методів теорії оптимального розбиття множин та теорії нечітких множин. Нечітка задача оптимального розбиття чіткої множини на її нечіткі підмножини формалізується за рахунок введення до цільового функціоналу задачі функцій належності нечітких підмножин. An algorithm for solving fuzzy continuous optimal partitioning of set problem from n-dimensional Euclidean space Еn into a subset with centers of the subset’s location, which can be defined as infinity-dimensional mathematics programming problem with Boolean variables is developed. The algorithm is based on the synthesis of optimal partitioning of set theory and fuzzy set theory. The fuzzy optimal partitioning of clear set for its fuzzy subsets is formalized by including the membership functions of a fuzzy subsets to the target function of the problem.Item Засоби візуалізації у програмній реалізації алгоритму оптимального розбиття множин(Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара, 2016) Притоманова, Ольга Михайлівна; Prytomanova, Olha; Притоманова, Ольга Михайловна; Булавка, О. С.; Bulavka, O.Розроблено програмний продукт, що дозволяє розв’язувати задачу оптимального розбиття множин, основною особливістю якого є візуалізація процесу оптимального розбиття множини на підмножини із визначенням центрів підмножин. Developed software that can solve the problem of optimal partitioning sets, the main feature of which is a graphic visualization of the process of optimal splitting the set into subsets with centers of subsets finding.Item Застосування r-алгоритму до оптимізації параметрів нечіткої моделі(Дніпровський Національний університет імені Олеся Гончара, 2017) Притоманова, Ольга Михайлівна; Prytomanova, Olha; Притоманова, Ольга Михайловна; Журавель, С. В.; Zhuravel, S.Розглядається застосування методу мінімізації з розтягуванням простору в напрямку різниці двох послідовних узагальнених антиградієнтів (r-алгоритм Н. З. Шора) до оптимізації параметрів нечіткої моделі. Запропонований підхід програмно реалізовано, протестовано на модельних задачах та наведено приклад його застосування до оптимізації параметрів нечіткої моделі аналізу ефективності управління проектами. The authors have substantiated the methodological approach and have built a mathematical model based on neuro-fuzzy technology for evaluation of problem loan. The proposed neuro- fuzzy model provides high adequacy for the relatively small sampling based on expert linguistic assessments or which have inaccurate, incomplete or uncertain input data.Item Застосування теорії оптимального розбиття множин до розв’язання задач штучного інтелекту та розпізнавання образів(Інститут прикладного системного аналізу Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут" Національної академії наук України і Міністерства освіти і науки України (ІПСА), 2021) Кісельова, Олена Михайлівна; Kiselova, Olena; Киселева, Елена Михайловна; Притоманова, Ольга Михайлівна; Prytomanova, Olha; Притоманова, Ольга Михайловна; Гарт, Людмила Лаврентіївна; Hart, Liudmyla; Гарт, Людмила ЛаврентьевнаОбґрунтовано можливість застосування математичної теорії неперервних задач оптимального розбиття множин n-вимірного евклідового простору, які належать до некласичних задач нескінченновимірного математичного програмування, до розв’язання задач штучного інтелекту та розпізнавання образів. Наведено постановки задач розпізнавання образів як в умовах визначеності, так і в умовах невизначеності, підходи до їх розв’язання із застосуванням теорії оптимального розбиття множин. Особливу увагу приділено застосуванню методів теорії оптимального розбиття для побудови нечітких діаграм Вороного. Наведено приклади побудови нечітких діаграм Вороного з оптимальним розміщенням точок-генераторів. The paper substantiates the possibility of applying the mathematical theory of continuous problems of optimal partitioning of sets of n-dimensional Euclidean space, which belong to the non-classical problems of infinite-dimensional mathematical programming, to the solution of problems of artificial intelligence and pattern recognition. The problems of pattern recognition both in conditions of certainty and in conditions of uncertainty are formulated. A particular attention is paid to the application of methods of the theory of optimal partitioning for the construction of fuzzy Voronoi diagrams. Examples of constructing fuzzy Voronoi diagrams with the optimal placement of generating points are given. Обоснована возможность применения математической теории непрерывных задач оптимального разбиения множеств n-мерного эвклидова пространства, которые относятся к неклассическим задачам бесконечномерного математического программирования, к решению задач искусственного интеллекта и распознавания образов. Приведены постановки задач распознавания образов как в условия определенности, так и в условиях неопределенности. Особое внимание уделено применению методов теории оптимального разбиения для построения нечетких диаграмм Вороного. Приведены примеры построения нечетких диаграмм Вороного с оптимальным размещением точек-генераторов.Item Концептуальні засади імітаційного моделювання економічної динаміки та особливості їх вивчення студентами бакалаврату(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-01-24) Притоманова, Ольга Михайлівна; Prytomanova, OlhaItem Моделювання впливу макроекономічних факторів на динаміку продажів дистрибʼюторської компанії(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025) Притоманова, Ольга Михайлівна; Prytomanova, Olha; Нещасний, Олександр Андрійович; Neshchasnyi, OleksandrУ сучасних умовах економіка України функціонує під впливом повномасштабної війни, що формує нестабільне соціально-економічне та політичне середовище для ведення бізнесу. Особливо вразливими до макроекономічних коливань є дистрибʼюторські компанії, які співпрацюють з міжнародними брендами. Наприклад, волатильність валютного ринку, інфляційні процеси, зниження купівельної спроможності населення і відповідно зміна споживчих вподобань та пріоритетів формують комплексне середовище, у якому обсяги продажів стають чутливими до зовнішніх чинників. У таких умовах виникає потреба у адаптації стратегій таких підприємств для забезпечення їх можливості конкурентоспроможності та фінансової стабільності. У статті розглянуто можливості застосування узагальнених адитивних моделей (GAM) для аналізу впливу макроекономічних факторів на обсяги продажів дистрибʼюторської компанії. Інформаційна база охоплює місячні дані за період 2018–2024 рр. щодо продажів та ключових індикаторів: індексу споживчих цін, середньої заробітної плати за даними Пенсійного фонду України, кількості зареєстрованих безробітних та доходів державного бюджету. Дослідження проведено як на агрегованому рівні, так і з урахуванням категорій продукції та каналів збуту, що забезпечило деталізацію та виявлення структурних особливостей. Розроблені економіко-математичні моделі дозволяють визначити найбільш значущі чинники, що впливають на зміну обсягів реалізації продукції, що сприяє прийняттю обґрунтованих управлінських рішень в умовах турбулентного економічного середовища. Результати дослідження засвідчили високий рівень пояснювальної здатності роз-роблених моделей: R² моделей варіюється від 0,65 до 0,86 залежно від специфікації. Встановлено, що лагові обсяги продажів стабільно залишаються ключовим пре-диктором, підтверджуючи інерційність споживчої поведінки. Доходи державного бюджету та середня заробітна плата мають позитивний вплив на продажі, тоді як індекс споживчих цін чинить негативний ефект. Рівень безробіття, попри теоретично очікуваний вплив, виявився статистично незначущим. Значущість категоріальних змінних (тип продукції, канал збуту, сезонність) підтверджує необхідність урахування багаторівневої структури даних. Отримані результати засвідчують доцільність застосування GAM у дослідженнях дистриб'юторських компаній в умовах макроекономічної невизначеності. Моделі дозволяють виявляти нелінійні ефекти та порогові значення, що важливо для стратегічного планування асортиментної політики, оптимізації каналів збуту й формування цінової стратегії. Таким чином, запропонований підхід є ефективним інструментом для раннього виявлення ризиків та забезпечення стійкості бізнесу в умовах воєнного часу. In the current environment, Ukraineʼs economy is operating under the impact of a full-scale war, which is creating an unstable socio-economic and political environment for doing business. Distribution companies that cooperate with international brands are particularly vulnerable to macroeconomic fluctuations. For example, currency market volatility, inflationary processes, a decline in the purchasing power of the population and, accordingly, changes in consumer preferences and priorities create a complex environment in which sales volumes become sensitive to external factors. In such conditions, there is a need to adapt the strategies of such enterprises to ensure their competitiveness and financial stability. This article explores the possibilities of applying generalized additive models (GAM) to analyses the impact of macroeconomic factors on the sales volumes of a distribution company. The information base covers monthly data for the period 2018–2024 on sales and key indicators: the consumer price index, average wages according to data from Pension Fund of Ukraine, the number of registered unemployed, and state budget revenues. The study was conducted both at the aggregate level and with regard to product categories and sales channels, which ensured detail and the identification of structural features. The developed economic-mathematical models allow determining the most significant factors influencing changes in product sales volumes, which contributes to making informed management decisions in a turbulent economic environment. The research findings d the feasibility of using GAM in studies of distribution companies in conditions of macroeconomic uncertainty. The models allow for the identification of nonlinear effects and threshold values, which is important for strategic planning of product range policy, optimization of distribution channels, and pricing strategy formation. Thus, the proposed approach is an effective tool for early detection of risks and ensuring business stability in wartime conditionsItem Нейро-нечітка модель оцінки ступеня проблемності кредиту(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2012-12-17) Притоманова, Ольга Михайлівна; Prytomanova, Olha; Притоманова, Ольга Михайловна; Білай, О. С.У статті обґрунтовано методологічний підхід і побудовано математичну модель оцінки ступеня проблемності кредиту на основі нейро-нечітких технологій. Розроблена нейро-нечітка модель забезпечує високу адекватність на відносно малих вибірках, які базуються на експертних лінгвістичних висловлюваннях або в яких вхідні дані є неточними, неповними або невизначеними.Модель дозволяє на основі нейро-нечіткого підходу створювати підсистеми підтримки прийняття рішень щодо управління проблемним кредитом з метою зниження обсягів проблемної заборгованості у кредитному портфелі банку.Item Об’єктно-орієнтований підхід до програмної реалізації алгоритму розв'язання деякого класу багатопродуктових задач оптимального розбиття множин(Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара, 2016) Притоманова, Ольга Михайлівна; Prytomanova, Olha; Притоманова, Ольга Михайловна; Шаравара, В. В.; Sharavara, V.Розглянуто застосування парадигми об’єктно-орієнтованого програмування в разі програмної реалізації алгоритму розв’язання багатопродуктової задачі оптимального розбиття множин із обмеженнями у вигляді рівностей і нерівностей за допомогою зведення до задачі недиференційовної оптимізації. Use of object-oriented paradigm for implementing the algorithm of solving multiproduct optimal set partitioning problem with constraints in the form of equalities and inequalities is considered.Item Применение методологии системного анализа к управлению банковскими проблемными кредитами(Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара, 2015) Притоманова, Ольга Михайловна; Prytomanova, Olha; Притоманова, Ольга МихайлівнаОбосновано применение системного подхода при организации управления проблемными кредитами в банковской деятельности. Предложена практическая реализация системы управления проблемными кредитами, основным компонентом которой является математическая модель оценки степени проблемности кредита с применением нейронечетких технологий. Применение нейронечетких технологий позволяет расширить возможности моделирования сложных объектов и процессов, что является актуальной задачей в реальных условиях при отсутствии достоверных данных, неполной и нечеткой информации об объекте исследования, сложных нелинейных зависимостях выходов системы от ее входов. The systematic approach of problem loans management establishment in banks is substantiated. The systematic approach to establish problem loan management in banks is provided. A practical implementation of problem loans management, which main component is a mathematical model for problem degree loans valuation using neuro-fuzzy technologies is described. Application of neuro-fuzzy technology allows to extend capabilities of complex objects and processes modeling, that is a topical problem in practice, because of lack of valid data, incomplete and fuzzy information about the object of research, complex of non-linear dependence of the system on its inputs.Item Решение двухэтапной непрерывно-дискретной задачи оптимального разбиения-распределения с заданным положением центров подмножеств(2020) Киселева, Елена Михайловна; Kiselova, Olena; Кісельова, Олена Михайлівна; Притоманова, Ольга Михайловна; Prytomanova, Olha; Притоманова, Ольга Михайлівна; Ус, Светлана Альбертовна; Us, Svitlana; Ус, Світлана АльбертівнаПредложены метод и алгоритм решения двухэтапной непрерывно-дискретной задачи оптимального разбиения-распределения, являющейся обобщением, с одной стороны, классической транспортной задачи на случай, когда объемы производства (хранения, переработки) в заданных пунктах не известны заранее, а отыскиваются как решение соответствующей непрерывной задачи оптимального разбиения множества непрерывно распределенных потребителей (поставщиков) на сферы обслуживания их этими пунктами, с другой стороны, дискретных двухэтапных производственно-транспортных задач на случай непрерывно распределенного потребителя. Работа предложенного алгоритма проиллюстрирована на решении модельной задачи. A method and algorithm of solving a two-stage continuous-discrete optimal partitioning-allocation problem are proposed. On the one hand, this problem is a generalization of the classical transportation problem to the case where production (storage, recycling) volumes at specified points are unknown in advance, and are sought as a solution of the corresponding continuous problem of optimal partitioning of a set of continuously distributed consumers (suppliers) into their service areas by these points. On the other hand, this problem generalizes discrete two-stage production-transportation problems in the case of a continuously distributed consumer. The operation of the proposed algorithm is demonstrated by solving a model problem. Запропоновано метод і алгоритм розв’язання двоетапної неперервно-дискретної задачі оптимального розбиття–розподілу, яка є узагальненням, з одного боку, класичної транспортної задачі на випадок, коли обсяги виробництва (зберігання, переробки) в заданих пунктах не відомі заздалегідь, а відшукуються як розв’язок відповідної неперервної задачі оптимального розбиття множини неперервно розподілених споживачів (постачальник ів) на сфери їхнього обслуговування в цих пунктах, з іншого боку, дискретних двоетапних виробничо-транспортних задач на випадок неперервно розподіленого споживача. Роботу запропонованого алгоритму проілюстровано розв’язуванням модельної задачі.Item Розв'язання однієї нескінченновимірної задачі location-allocation із нечіткими параметрами(Дніпровський Національний університет імені Олеся Гончара, 2018) Кісельова, Олена Михайлівна; Kiselova, Olena; Киселева, Елена Михайловна; Притоманова, Ольга Михайлівна; Prytomanova, Olha; Притоманова, Ольга Михайловна; Журавель, С. В.; Zhuravel, S.; Шаравара, В. В.; Sharavara, V.Сформульовано нескінченновимірну задачу location-allocation з нечіткими параметрами. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує алгоритм її розв’язання на основі нейронечітких технологій з використанням r-алгоритму Шора. Викладено результати розрахунків для модельної задачі location-allocation з нечіткими параметрами, які отримано за допомогою розробленого програмного забезпечення. The problem of enterprises location with the simultaneous allocation of this region, coninuously filled by consumers, into consumer areas, where each of them is served by one enterprise, in order to minimize transportation and production costs, in the mathematical definition, are illustrated as infinite-dimensional optimal set partitioning problems (OSP) in non-intersecting subsets with the placement of centers of these subsets. A wide range of methods and algorithms have been developed to solve practical tasks of location-allocation, both finite-dimensional and infinite-dimensional. However, infinite-dimensional location-allocation problems are significantly complicated in uncertainty, in particular case when a number of their parameters are fuzzy, inaccurate, or an unreliable mathematical description of some dependencies in the model is false. Such models refer to the fuzzy OSP tasks, and special solutions and methods are needed to solve them. This pa-per is devoted to the solution of an infinite-dimensional problem of location-allocation with fuzzy parameters, which in mathematical formulation are defined as continuous line-ar single-product problem of n-dimensional Euclidean space Еn optimal set partitioning into a subset with the search for the coordinates of the centers of these subsets with con-straints in the form of equalities and inequalities whose target functionality has fuzzy pa-rameters. The software to solve the illustrated problem was developed. It works on the ba-sis of neuron-fuzzy technologies with r-algorithm of Shore application. The object-oriented programming language C# and the Microsoft Visual Studio development envi-ronment were used. The results for a model-based problem of location-allocation with fuzzy parameters obtained in developed software are presented. The results comparison for the solution to solve the infinite-dimensional problem of location-allocation with de-fined parameters and for the case where some parameters of the problem are inaccurate, fuzzy or their mathematical description is false.