Реєстраційний номер
0826U005012, Дисертація доктора філософії
На здобуття
Доктор філософії
Дата захисту
25-08-2026
Статус
Наказ про видачу диплома
Назва роботи
Архітектура та методи побудови розподілених систем персоналізованого е–навчання на основі агентних технологій
Здобувач
Шеліхов Юрій Олександрович,
Керівник Аксак Наталія Георгіївна
Опонент Голуб Сергій Васильович
Опонент Мірошник Марина Анатоліївна
Рецензент Ляшенко Олексій Сергійович
Рецензент Чала Оксана Вікторівна
Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист
Харківський національний університет радіоелектроніки
Опис
Шеліхов Ю.О. Моделі та метод контролю мікроклімату у мікросервісних інформаційно-вимірювальних системах. Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії за спеціальністю 123 «Комп’ютерна інженерія» галузі знань 12 «Інформаційні технології». – Харківський національний університет радіоелектроніки, Міністерство освіти і науки України, Харків, 2026.
Дисертаційну роботу присвячено розв’язанню науково-технічної задачі підвищення ефективності функціонування розподілених комп’ютерних систем контролю параметрів мікроклімату шляхом розроблення моделей та методу контролю мікроклімату у мікросервісних інформаційно-вимірювальних системах з інтегрованими інтелектуальними алгоритмами прийняття рішень.
У роботі отримано такі результати. Розроблено моделі та метод контролю мікроклімату у мікросервісних інформаційно-вимірювальних системах, що забезпечують горизонтальне масштабування, функціональну ізоляцію сервісів та подієво-орієнтовану взаємодію компонентів. Формалізовано модель стану мікроклімату у вигляді багатовимірного вектора параметрів із механізмом потокового оновлення та підтримкою історичних даних. Запропоновано метод адаптивного інтелектуального контролю на основі алгоритмів навчання з підкріпленням із багатокритеріальною функцією винагороди. Розроблено методику оцінювання ефективності розподілених систем керування з урахуванням латентності, стабільності та енергоспоживання.
Експериментально підтверджено зменшення середнього відхилення параметрів мікроклімату до 3–5 % від заданих значень, скорочення енергоспоживання до 15–20 % порівняно з традиційними ПІД-регуляторами, а також підвищення відмовостійкості системи за рахунок ізоляції мікросервісів та асинхронної взаємодії.
Метою роботи є наукове обґрунтування та розроблення моделей, методу й алгоритмічного забезпечення контролю мікроклімату у мікросервісних розподілених інформаційно-вимірювальних системах, спрямованих на підвищення масштабованості, адаптивності, відмовостійкості та енергоефективності розподілених комп’ютерних систем контролю й керування параметрами середовища.
Об’єкт дослідження – процеси функціонування розподілених комп’ютерних інформаційно-вимірювальних систем, що забезпечують збір, обробку, передавання та використання даних для контролю параметрів мікроклімату.
Предмет дослідження – моделі, метод, архітектурні рішення та алгоритмічне забезпечення побудови мікросервісних розподілених інформаційно-вимірювальних систем для збору, потокової обробки, прогнозування та адаптивного інтелектуального контролю параметрів мікроклімату.
Наукова новизна одержаних результатів полягає у наступному:
1. Вперше запропоновано архітектурну модель мікросервісної розподіленої інформаційно-вимірювальної системи інтелектуального контролю мікроклімату, яка, на відміну від існуючих централізованих рішень, базується на принципах контейнеризації, функціональної ізоляції сервісів та асинхронної подієво-орієнтованої взаємодії, що забезпечує горизонтальне масштабування, підвищену відмовостійкість і зниження латентності обробки даних у реальному часі.
2. Удосконалено модель представлення та прогнозування стану мікроклімату як об’єкта контролю у розподіленій мікросервісній інформаційно-вимірювальній системі, яка, на відміну від існуючих, поєднує потокову агрегацію даних від гетерогенних сенсорних джерел, формування багатовимірного вектора стану та нейромережеве прогнозування часових залежностей параметрів мікроклімату в подієво-орієнтованому середовищі.
3. Набув подальшого розвитку метод адаптивного інтелектуального контролю параметрів мікроклімату в мікросервісній розподіленій інформаційно-вимірювальній системі на основі навчання з підкріпленням із багатокритеріальною функцією винагороди, який, на відміну від традиційних підходів, забезпечує виявлення відхилень, прогнозування змін стану середовища та формування керуючих дій з одночасним урахуванням стабільності параметрів мікроклімату й енергоефективності.
Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості їх використання для побудови масштабованих, відмовостійких, енергоефективних та інтелектуальних систем контролю мікроклімату в цифровому агровиробництві, розумних будівлях, промислових інформаційно-вимірювальних системах, IoT-платформах, BEMS/HVAC-рішеннях та системах моніторингу технологічних процесів. Результати дослідження можуть бути використані в освітньому процесі під час підготовки здобувачів вищої освіти за спеціальностями галузі знань 12 «Інформаційні технології», зокрема за спеціальністю 123 «Комп’ютерна інженерія».
Ключові слова: мікросервісна архітектура, розподілені системи, Інтернет речей, інформаційно-вимірювальна система, інтелектуальний контроль, мікроклімат, машинне навчання, LSTM, Q-learning, навчання з підкріпленням, хмарні обчислення, периферійні обчислення, енергоефективність, балансування навантаження.
Дата реєстрації
2026-09-02
Додано/оновлено в НРАТ
2026-09-02 / 2026-09-24
