Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0226U002569, (0123U101997) , Науково-дослідна робота Назва роботи Розробка стохастичних моделей, статистичних методів для аналізу та оптимізації систем у медичній та соціально-економічній сферах Назва етапу роботи Аналіз властивостей побудованих моделей та алгоритмів. Керівник роботи Розора Ірина Василівна, Доктор фізико-математичних наук Дата реєстрації 27-02-2026 Організація виконавець Київський національний університет імені Тараса Шевченка Опис роботи Побудова та дослідження стохастичних моделей процесів, що описують функціонування систем медичної сфери, розв'язок задач керування у динамічному режимі відповідними процесами обслуговування. Для багатовимірних ланцюгів Маркова з неперервним часом як моделей медичних закладів, систем забезпечення, тощо, – дослідження умов існування стаціонарного режиму та розрахунок основних показників ефективності їх функціонування. Ці результати дозволять розв’язати задачу вибору оптимальної структури обладнання і персоналу, синтезувати оптимальні стратегії керування процесами обслуговування, розробити програмне забезпечення для оптимального керування реальними системами. Опис етапу У роботі отримано комплексні результати з моделювання, аналізу та оптимізації стохастичних і динамічних систем різної природи. Досліджено системи з повторними викликами та гістерезисною зміною інтенсивності потоку, для яких встановлено умови існування стаціонарного режиму та отримано явні формули для стаціонарних ймовірностей. Це забезпечило можливість точнішого оцінювання збіжності та розв’язання задач оптимального керування. Розроблено комплексний метод статистичного аналізу імпульсної перехідної функції лінійних систем, що базується на інтегральній крос-корелограмі та дозволяє оцінювати її властивості, асимптотику та збіжність, а також перевіряти статистичні гіпотези за допомогою непараметричного критерію узгодженості. Створено адаптивний алгоритм послідовного розподілу ресурсів DTS-OC, який забезпечує стійкість до дрейфу даних у нестаціонарних середовищах завдяки дисконтуванню та механізму зменшення впливу хибної кластеризації. Досліджено багатоканальні стохастичні мережі з періодичною інтенсивністю вхідного потоку та отримано моделі для стаціонарного режиму, аналітичні формули для середнього прибутку й ризику. Проведено аналіз моделей машинного навчання для прогнозування ехокардіографічних показників за ЕКГ, що продемонстрував перспективність ансамблевих методів та виявив ключові фактори, пов’язані з дисбалансом даних і необхідністю подальшої клінічної валідації. Розроблено марківську модель процесу діагностики ВІЛ/СНІДу, для якої оцінено матриці переходів у дискретному та неперервному часі, відновлено цензуровані розподіли та побудовано довірчі інтервали для кількості осіб, які живуть із ВІЛ/СНІДом. Виконано кластерний аналіз економічних характеристик 54 світових міст, що продемонстрував ефективність поєднання агломеративної та спектральної кластеризації для виявлення складних структур даних. Додатково отримано нові результати щодо стійкості та регуляризації векторних задач оптимізації з квадратичними критеріями. Опис продукції Автори роботи Затула Дмитро Васильович Кнопов Павло Соломонович Усар Ірина Ярославівна Лівінська Ганна Володимирівна Шарапов Михайло Михайлович Лосєва Марія Вікторівна Лукович Oльга Василівна Василик Ольга Іванівна Пономарьов Вадим Дмитрович Чайковський Ілля Анатолійович Семенова Наталія Володимирівна Григор'єва Наталія Михайлівна Перерва Антоніна Григорівна Франков Олексій Олександрович Мельник Анастасія Олександрівна Додано в НРАТ 2026-02-27 Закрити