статті, матеріали конференцій https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/35083 2026-05-10T12:04:41Z 2026-05-10T12:04:41Z Малініч, І. П. Іванчук, Я. В. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51396 2026-05-10T11:48:20Z 2025-01-01T00:00:00Z

Визначення пріоритетності хмарних сервісів для динамічного створення правил WAF Малініч, І. П.; Іванчук, Я. В. В статті розглянуто процес визначення пріоритетності хмарних сервісів, а також їх покриття мереже вим екраном. Проаналізовано структуру та основні параметри раніше зібраних хмарних гібридних конфігурацій. Приділено увагу особливостям розміщення хмарних сервісів у гібридних хмарах та їх покриттю мережевими екранами веб-додатків. Часто такі мережеві екрани входять до набору типо вих послуг таких сервісів як CloudFlare, надаючи можливість покривати одночасно всю гібридну хмару. Також розглянуто різні типи доступу до хмарних сервісів, які можуть забезпечувати як безпо середній доступ, так і використовувати реверсивне проксіювання, в якому відбувається термінування захищених з’єднань та застосування статичних та динамічних правил мережевого екрана. В даному дослідженні приділяється увага зібраним описовим даним про гібридні хмари з попередніх дослі джень, зокрема, хмарним сервісам, а також їхнім зв’язкам. У контексті даного дослідження патерни пріоритетності мають використовуватись для динамічного створення правил мережевого екрана. Па терни пріоритетності необхідні для динамічного створення дозволяючих або забороняючих правил. Це особливо актуально під час автоматизації налаштування мережевого екрана за допомогою інстру ментів генеративного штучного інтелекту. У статті запропоновано два показники для створення па тернів пріоритетності правил мережевого екрана– пріоритет доступності та пріоритет покриття ме режевим екраном. Пріоритет доступності визначає рівень критичності забезпечення беззбійного дос тупу певного хмарного сервісу. Пріоритет покриття мережевим екраном у свою чергу визначає рі вень обмеження доступу до хмарного сервісу. В даному дослідженні проведено експертне опитуван ня щодо параметрів доступності та захисту всіх хмарних сервісів, зібраних у попередньому дослі дженні. В статті пропонується використання цих двох показників для створення патернів пріоритет ності для мережевого екрана веб-додатків.

2025-01-01T00:00:00Z Шевчук, О. Ф. Павлюк, П. П. Shevchuk, O. F. Pavliuk, P. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51300 2026-05-01T13:03:40Z 2026-01-01T00:00:00Z

Особливості формування спеціалізованого набору даних для прогнозування хімічних властивостей фторвмісних сполук Шевчук, О. Ф.; Павлюк, П. П.; Shevchuk, O. F.; Pavliuk, P. The paper presents the features and results of forming a specialized dataset for predicting the physicochemical properties of saturated fluorine-containing compounds. The proposed dataset includes experimental pKa and LogP values for 183 compounds and covers several structural classes relevant to medicinal chemistry. Data preprocessing was performed, including outlier removal, stratified splitting, and molecular similarity control. Preliminary analysis revealed nonlinear relationships between the number and position of fluorine atoms and the properties of the compounds, which justifies the use of machine learning methods for further modeling.; У роботі представлено особливості та результати формування спеціалізованого набору даних для прогнозування фізико-хімічних властивостей насичених фторвмісних сполук. Пропонований датасет містить експериментальні значення pKa та LogP для 183 сполук і охоплює кілька структурних класів, що мають значення для медичної хімії. Проведено попередню обробку даних, включно з видаленням викидів, стратифікованим поділом та контролем структурної подібності молекул. Первинний аналіз виявив нелінійні залежності між кількістю та положенням атомів фтору і властивостями сполук, що обґрунтовує доцільність застосування методів машинного навчання для подальшого моделювання.

2026-01-01T00:00:00Z Шевчук, О. Ф. Ishchenko, H. Shevchuk, O. F. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51299 2026-05-01T12:59:50Z 2026-01-01T00:00:00Z

Особливості розробки технології адаптивного планування перевезень з урахуванням часової варіативності дорожнього трафіку Шевчук, О. Ф.; Ishchenko, H.; Shevchuk, O. F. The paper presents a technology for adaptive transportation planning that integrates the classical linearprogramming transportation model with a time-dependent cost component approximated by sums of normal density functions. Daily traffic variation is handled by discretizing time into steps Δt, preserving linearity and computational efficiency. Experimental evaluation in intercity and urban scenarios shows cost reductions up to 47.8 % in urban conditions and up to 7.2 % in intercity conditions. Practical recommendations on discretization choice and solver strategy are provided.; У роботі запропоновано технологію адаптивного планування перевезень, яка поєднує класичну транспортну задачу лінійного програмування з часозалежною моделлю витрат, апроксимованою сумою нормальних щільностей. Добову зміну трафіку враховано дискретизацією часової осі на рівні кроки Δt, що дозволяє зберегти лінійну структуру задачі та забезпечити обчислювальну ефективність. Проведено експериментальну оцінку у міжміському та міському сценаріях: у міському сценарії врахування часової компоненти призводить до суттєвого зниження сумарних витрат (до 47,8 %), у міжміському – до помірної економії (до 7,2 %). Наведено рекомендації щодо вибору кроку дискретизації та поєднання евристичних і точних методів розв’язання.

2026-01-01T00:00:00Z Шевчук, О. Ф. Бондар, М. Я. Shevchuk, O. F. Bondar, M. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51298 2026-05-01T13:13:30Z 2026-01-01T00:00:00Z

Інтегроване виробниче планування на основі предиктивної та прескриптивної аналітики Шевчук, О. Ф.; Бондар, М. Я.; Shevchuk, O. F.; Bondar, M. The paper investigates an integrated approach to decision support in production planning that combines predictive analytics (for demand forecasting) and prescriptive analytics (for resource optimization). A hybrid forecasting model based on SARIMA and Random Forest algorithms with automatic selection of the most effective one has been implemented. To optimize the production plan, a linear programming model aimed at minimizing the total costs of the enterprise has been developed. A web application has been created, and its testing on real data confirmed a 14.5% reduction in total costs and achieved forecasting accuracy with an error of less than 9%.; У роботі досліджено інтегрований підхід до підтримки прийняття рішень у задачах виробничого планування, що поєднує методи предиктивної аналітики (для прогнозування попиту) та прескриптивної аналітики (для оптимізації ресурсів). Реалізовано гібридну модель прогнозування на основі алгоритмів SARIMA та Random Forest з автоматичним вибором найефективнішого з них. Для оптимізації виробничого плану розроблено математичну модель лінійного програмування, спрямовану на мінімізацію сукупних витрат підприємства. Створено вебзастосунок, тестування якого на реальних даних підтвердило зниження загальних витрат на 14,5 % та забезпечило точність прогнозування з похибкою менше 9 %.

2026-01-01T00:00:00Z