Чорней Руслан Костянтинович
Кандидат, Доцент
r.chornei@ukma.edu.uaДисципліни, які викладає
Теорія прийняття рішень
Навчальна дисципліна «Теорія прийняття рішень» розглядає базові основи теорії прийняття рішень, основи теорії корисності, експертні процедури для прийняття рішень, теорії прийняття рішень в умовах визначеності, прийняття рішень в умовах конфлікту, кооперативне прийняття рішень, прийняття рішень в умовах нечіткої інформації.
Теорія оптимального керування
Навчальна дисципліна «Теорія оптимального керування» розглядає постановку та класифікацію основних задач оптимального керування, формулювання принципу максимуму Понтрягіна для основних задач оптимального керування, метод динамічного програмування аналізу основних задач оптимального керування, розв’язання задач фільтрації лінійних динамічних систем з випадковими збуреннями.
Прикладна теорія випадкових процесів
Дисципліна «Прикладна теорія випадкових процесів» присвячена вивченню та застосуванню математичних моделей для систем, що функціонують в умовах стохастичної невизначеності. Основна увага приділяється теорії ланцюгів Маркова та керованим марковським процесам із доходами (Markov Decision Processes). Курс поєднує фундаментальні теоретичні знання з розв’язанням прикладних задач моделювання та оптимізації в економіці, техніці та менеджменті.
Кваліфікаційна робота
Предмет навчальної дисципліни "Кваліфікаційна робота" включає подальше вдосконалення знань з основної проблематики сучасних моделей, методів, алгоритмів, технологій, процесів та способів отримання, подання, зберігання, обробки, аналізу й передачі даних в інформаційних системах. Дисципліна зосереджує значну увагу на розвитку компетенцій і умінь у застосуванні класичних методів штучного інтелекту до реалізації інформаційних систем, досліджень розробки і використання нейронних мереж, машинного навчання, застосування інтелектуального аналізу даних, застосувань мережевих технологій, проектування та впровадження програмних рішень. Не залишаються поза уваги і важливі прикладні застосування, зокрема розвиток перспективних напрямків сучасних застосувань у інформаційних системах та комп’ютерного моделювання задач різних напрямків людської діяльності та технічних систем.
Наукова діяльність
ORCID
https://orcid.org/0000-0003-3866-8893
Профілі в наукових мережах
Індекс Гірша - 6
https://scholar.google.com/citations?hl=uk&user=WggF9PMAAAAJІндекс Гірша - 3
https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=6506483297Індекс Гірша - 1
D-1841-2018Публікації
Iтеративна оптимiзацiя попиту з використанням методу дискретних функцiональних частинок
У статтi розглянуто проблему планування асортименту в роздрiбнiй торгiвлi за умов невизна-ченого попиту та операцiйних обмежень. Розроблено гiбридну методологiю, що поєднує прогнозу-вання часових рядiв за допомогою SARIMAX та оптимiзацiю методом дискретних функцiональнихчастинок (DFPM), що забезпечує як стратегiчну (довгострокову), так i тактичну (щомiсячну) пiд-тримку прийняття рiшень.Запропонована структура iнтегрує статистичне прогнозування з iтеративною оптимiзацiєю длядосягнення балансу мiж точнiстю прогнозу та практичною реалiзовуванiстю. На етапi прогно-зування модель SARIMAX iз зовнiшнiми регресорами враховує сезоннiсть, акцiйнi активностi таколивання попиту, тодi як механiзм «запобiжного бар’єра» захищає вiд надмiрно песимiстичнихпрогнозiв. На етапi оптимiзацiї DFPM застосовується до квадратичної задачi з лiнiйними обме-женнями, причому параметри пiдбираються за допомогою спектрального аналiзу матрицi ризику.Уводиться нова метрика операцiйного ризику — коефiцiєнт ефективностi запасiв, визначений яквiдношення вартостi залишкiв до доходу, який використовується для побудови коварiацiйної стру-ктури оптимiзацiї.
Про деякi застосування керованих випадкових полiв з локальною структурою взаємодiї
У статтi розглянуто керованi випадковi поля з локальною структурою взаємодiї та їхнi застосування. Основну увагу придiлено питанням застосування оптимального керування випадковими системами на графах, зокрема в аналiзi ризику катастроф, моделюваннi соцiальних мереж та психометричному мережевому аналiзi. Описано математичнi пiдходи, що дозволяють формалiзувати та вирiшувати задачi стохастичної оптимiзацiї в таких системах. Результати роботи можуть бути застосованi в економiцi, кiбербезпецi, соцiальних науках та iнших сферах.
Про розв’язнiсть задачi пошуку нерухомої точки вiдображення в просторах багатовимiрних послiдовностей
У статтi розглянуто задачу пошуку нерухомої точки для вiдображень у просторах багатовимiрних послiдовностей. Автори формулюють i доводять основну теорему, що забезпечує iснування та єдинiсть розв’язку рiвняння типу x = h + Ax, де A є лiнiйним оператором у просторi Банаха з певними властивостями. В роботi введено систему пiвнорм, яка узгоджується з нормою простору та задовольняє умови монотонностi й обмеженостi. Використовуючи метод послiдовних наближень та аналiз збiжностi вiдповiдного ряду, доведено iснування розв’язку задачi, а також отримано оцiнки для норми розв’язку. Особливу увагу придiлено доведенню обмеженостi оператора та унiкальностi розв’язку, що гарантує коректнiсть постановки задачi. Запропонованi результати є розвитком класичних пiдходiв до задачi нерухомих точок у новому контекстi багатовимiрних послiдовностей, що мають як теоретичну, так i прикладну цiннiсть.