https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/46562 2026-09-05T14:43:16Z 2026-09-05T14:43:16Z Markov, A. Марков, А. https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52382 2026-08-27T09:05:06Z 2024-01-01T00:00:00Z

Improved A/B testing acceleration methods for parametric hypothesis testing: T-test comparison with CUPED, CUPED++ and Bayesian Estimator Markov, A.; Марков, А. The study aimed to compare statistical analysis methods to improve the testing of alternatives. The study evaluated four main methods: the classic T-test, the conventional and advanced method of Controlled Experiments Using Pre-Experimental Data (CUPED), and the Bayesian Estimator. The main results included a demonstration of the A/B testing process, and the described statistical analysis methods included detailed characteristics and examples of use. The simulations and practical application revealed that the T-test provides high accuracy with small samples, but its effectiveness decreases with increasing sample size due to high resource requirements. The calculator for this method demonstrated effectiveness in simple tasks but had limitations with large data. The conventional CUPED method has shown increased accuracy due to variation correction, but its effectiveness decreases when working with large and complex data sets. The written program for this method has shown to be effective in cases the previous data is well represented, but its capabilities are limited when processing large data sets. The improved version provided a significant improvement in both accuracy and processing speed, especially for large datasets, thanks to advanced modelling and optimisation. The code results confirmed that this method is highly efficient for complex experiments, particularly when processing large amounts of data. Moreover, the Bayesian Estimator demonstrated high accuracy due to the integration of prior knowledge but required more computational resources and time. The platform used for this method demonstrated the ability to account for uncertainty yet required complex model settings. The results highlighted the importance of ing the appropriate statistical analysis method depending on the scale and complexity of the data to ensure optimal accuracy and efficiency of testing.; Метою дослідження було порівняння методів статистичного аналізу для покращення тестування альтернатив. У дослідженні оцінювалися чотири основні методи: класичний Т-тест, традиційний і вдосконалений метод контрольованих експериментів з використанням передекспериментальних даних (CUPED), а також Байєсівський оцінювач. Основні результати включали демонстрацію процесу A/B тестування, а описані методи статистичного аналізу включали детальні характеристики та приклади використання. Моделювання та практичне застосування показали, що T-тест забезпечує високу точність при невеликих вибірках, але його ефективність знижується зі збільшенням розміру вибірки через високі вимоги до ресурсів. Калькулятор для цього методу продемонстрував ефективність у простих завданнях, але мав обмеження при роботі з великими даними. Традиційний метод CUPED показав підвищену точність завдяки варіаційній корекції, але його ефективність знижується при роботі з великими та складними наборами даних. Написана програма для цього методу показала свою ефективність у випадках, коли попередні дані добре представлені, але її можливості обмежені при обробці великих масивів даних. Вдосконалена версія забезпечила значне покращення як точності, так і швидкості обробки, особливо для великих наборів даних, завдяки вдосконаленому моделюванню та оптимізації. Результати роботи коду підтвердили, що цей метод є високоефективним для складних експериментів, особливо при обробці великих обсягів даних. Крім того, Байєсівський оцінювач продемонстрував високу точність завдяки інтеграції попередніх знань, але вимагав більше обчислювальних ресурсів і часу. Платформа, що використовувалася для цього методу, продемонструвала здатність враховувати невизначеність, але вимагала складних налаштувань моделі. Результати підкреслили важливість вибору відповідного методу статистичного аналізу залежно від масштабу та складності даних для забезпечення оптимальної точності та ефективності тестування

2024-01-01T00:00:00Z Novikov, A. Yanovskyi, V. Новіков, А. Яновський, В. https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52381 2026-08-27T09:18:08Z 2024-01-01T00:00:00Z

Analysis of the decision-making algorithm efficiency in complex game environments on the example of Pac-Man Novikov, A.; Yanovskyi, V.; Новіков, А.; Яновський, В. Game simulations such as Pac-Man are substantial for testing decision-making algorithms in conditions that mimic real-life scenarios. This creates new opportunities for the development of autonomous systems that can adapt to changing environmental conditions and interact with other agents. The study aimed to compare Expectimax, Monte Carlo Tree Search, and Alpha-Beta Pruning algorithms in the changed conditions of the Pac-Man game to determine the most efficient approach to decision-making in complex environments. For this purpose, simulation modelling was used to evaluate the effectiveness of agents in various game mazes that differ in complexity. The study measured such indicators as the number of points, game time, and percentage of winnings, which were used to assess the effectiveness of algorithms in different situations. The analysis of the experiments determined that the Monte Carlo algorithm is the most effective among the tested methods for solving less complex mazes, confirming quickly optimal path search in simple conditions. The Alpha-Beta Pruning algorithm demonstrated less efficiency, which indicates the need to optimise it for more complex environments. Expectimax demonstrated significantly lower performance, which indicates its limited suitability for complex game mazes. The study demonstrated that increasing the complexity of the mazes significantly reduces the performance of all algorithms, especially with more obstacles, highlighting the importance of developing more robust methods for highly complex environments. Optimising the Monte Carlo and Alpha-Beta Pruning algorithms for complex environments can significantly improve their performance and make them effective for real-world applications in navigation and control of moving devices. The results of this study can be used to develop efficient navigation algorithms for autonomous vehicles, drones and other robotic systems adaptation to changes in complex environments is critical.; Ігрові симуляції типу Pac-Man є важливим інструментом для тестування алгоритмів прийняття рішень в умовах, що імітують реальні сценарії. Це відкриває нові можливості для розробки автономних систем, які можуть адаптуватися до мінливих умов навколишнього середовища та взаємодіяти з іншими агентами. Метою цієї роботи було порівняння алгоритмів Expectimax, Monte Carlo Tree Search та Alpha-Beta Pruning у змінених умовах гри Pac-Man для визначення найбільш ефективного підходу до прийняття рішень у складних середовищах. Для цього було використано імітаційне моделювання для оцінки ефективності роботи агентів у різних ігрових лабіринтах, що відрізняються за складністю. У дослідженні вимірювалися такі показники, як кількість балів, час гри та відсоток виграшів, що дозволило оцінити ефективність алгоритмів у різних ситуаціях. Аналіз проведених експериментів продемонстрував, що алгоритм Монте-Карло є найбільш ефективним серед протестованих методів для вирішення менш складних лабіринтів, підтверджуючи його здатність швидко знаходити оптимальні шляхи в простих умовах. Алгоритм Alpha-Beta Pruning показав меншу ефективність, що вказує на необхідність його оптимізації для роботи в більш складних середовищах. Expectimax продемонстрував значно нижчу продуктивність, що свідчить про його обмежену придатність для складних ігрових лабіринтів. Дослідження показало, що збільшення складності лабіринтів значно знижує продуктивність усіх алгоритмів, особливо при більшій кількості перешкод, підкреслюючи важливість розробки більш стійких методів для роботи у високоскладних умовах. Оптимізація алгоритмів Монте-Карло та Alpha-Beta Pruning для роботи в складних середовищах може суттєво покращити їх результативність та зробити їх ефективними для реальних застосувань у навігації та керуванні рухомими пристроями. Результати цього дослідження можуть бути використані для розробки ефективних алгоритмів навігації для автономних транспортних засобів, дронів та інших робототехнічних систем, де адаптація до змін у складних умовах є критично важливою

2024-01-01T00:00:00Z Vovchok, I. Вовчок, І. https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52380 2026-08-27T09:18:54Z 2024-01-01T00:00:00Z

Mathematical models of individualised learning based on decision theory Vovchok, I.; Вовчок, І. The study provided theoretical substantiation and development of a system of mathematical models for the individualisation of the educational process based on the integration of decision theory methods. The developed system of mathematical models is based on a metamodel that combines four mathematical paradigms through an interaction matrix, the elements of which are determined by the function of cognitive compatibility, temporal consistency and interaction efficiency. The introduction of the method of optimising partial trajectories, based on recursive updating of model parameters through the analysis of intermediate results, increased the accuracy of parameter settings and ensured smooth adaptation to the individual learning rate. The developed modification of the Bellman equation with the function of the complexity of the learning material made it possible to formalise the process of optimising long-term learning strategies by addressing individual cognitive characteristics. The analysis of the stochastic nature of the learning process through an extended transition matrix was used to mathematically describe the processes of forgetting and repeating the material using a system of differential equations with time-dependent coefficients that account for the intensity of learning and individual memory characteristics. The study of collaborative learning mechanisms using the gametheoretic approach revealed the synergistic effects of group learning through nonlinear functions of interaction between participants in the educational process and has allowed the development of methods for forming optimal learning groups based on individual goals. The proposed system of multidimensional evaluation, implemented through a composite objective function, covers a wide range of indicators basic knowledge acquisition to the development of higher-order metacognitive skills, including cognitive, metacognitive and motivational components, which provides a reliable tool for assessing the stability of learning trajectories and determining the level of adaptability of the system to individual characteristics of students.; У дослідженні здійснено теоретичне обґрунтування та розроблення системи математичних моделей для індивідуалізації освітнього процесу на основі комплексної інтеграції методів теорії прийняття рішень. Розроблена система математичних моделей базується на метамоделі, що поєднує чотири математичні парадигми через матрицю взаємодії, елементи якої визначаються функцією когнітивної сумісності, часової узгодженості та ефективності взаємодії. Впровадження методу оптимізації часткових траєкторій, що спирається на рекурсивне оновлення параметрів моделі через аналіз проміжних результатів, дало змогу досягти точнішого налаштування параметрів та забезпечити плавну адаптацію до індивідуального темпу засвоєння матеріалу. Розроблена модифікація рівняння Беллмана з функцією складності навчального матеріалу допомогла формалізувати процес оптимізації довгострокових навчальних стратегій через врахування індивідуальних когнітивних особливостей. Аналіз стохастичної природи навчального процесу через розширену матрицю переходів дозволив математично описати процеси забування й повторення матеріалу за допомогою системи диференційних рівнянь з часозалежними коефіцієнтами, що враховують інтенсивність навчання та індивідуальні особливості пам’яті. Дослідження механізмів колаборативного навчання за допомогою теоретико-ігрового підходу виявило синергетичні ефекти групового навчання через нелінійні функції взаємодії учасників освітнього процесу та дозволило розробити методи формування оптимальних навчальних груп з урахуванням індивідуальних цілей. Запропонована система багатовимірного оцінювання, що реалізується через композитну цільову функцію, охоплює широкий спектр показників від базового засвоєння знань до розвитку метакогнітивних навичок вищого порядку, включаючи когнітивні, метакогнітивні та мотиваційні компоненти, що забезпечує надійний інструментарій для оцінки стійкості навчальних траєкторій та визначення рівня адаптивності системи до індивідуальних особливостей учнів

2024-01-01T00:00:00Z Gandrybida, V. Bondarenko, D. Sevastyanov, V. Гандрибіда, В. Бондаренко, Д. Севастьянов, В. https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52379 2026-08-27T09:20:50Z 2024-01-01T00:00:00Z

Advancements in automated traffic management using fuzzy logic: Prospects and challenges Gandrybida, V.; Bondarenko, D.; Sevastyanov, V.; Гандрибіда, В.; Бондаренко, Д.; Севастьянов, В. This article reviews modern methods of automated traffic flow control based on fuzzy logic, which enables the processing of incomplete or imprecise information – a characteristic feature of dynamic traffic conditions. The aim of this study was to evaluate the prospects and challenges associated with implementing fuzzy logic in transport system management to enhance the efficiency and safety of road traffic. The paper examined the potential and difficulties of using fuzzy logic for traffic light control, its integration with intelligent transport systems, and its combination with artificial intelligence and Internet of Things technologies. Fuzzy logic allows systems to adapt to real-time changes, considering factors such as traffic intensity, weather conditions, and driver behaviour. The article analysed several examples of the implementation of such systems in different countries, particularly Japan, Germany, and the United States, fuzzy algorithms have demonstrated effectiveness in reducing congestion, improving road safety, and optimising the use of transport infrastructure. The main challenges associated with implementing these systems are also outlined, including the complexity of developing fuzzy logic models, the need for highly trained experts to configure such systems, and the technical and financial barriers encountered during the modernisation of transport infrastructure. Additionally, the study discussed cybersecurity and data protection issues, which are increasingly relevant given the extensive use of data in intelligent transport systems. The practical significance of this work lies in identifying effective solutions and opportunities for their adaptation to enhance the safety and capacity of urban and intercity transport systems.; Стаття присвячена огляду сучасних методів автоматизованого керування транспортними потоками на основі нечіткої логіки, яка надає можливість обробляти неповну або нечітку інформацію, що є характерним для динамічних умов дорожнього руху. Метою цього дослідження була оцінка перспектив і викликів впровадження нечіткої логіки в управління транспортними системами для підвищення ефективності та безпеки дорожнього руху. У роботі акцентовано увагу на перспективах та викликах використання нечіткої логіки для керування світлофорами, інтеграції з інтелектуальними транспортними системами, а також на її поєднанні з технологіями штучного інтелекту та Інтернету речей. Нечітка логіка дозволяє адаптувати системи до змін у реальному часі, враховуючи такі фактори, як інтенсивність руху, погодні умови та поведінкові особливості водіїв. У статті наведено аналіз низки прикладів впровадження таких систем у різних країнах світу, зокрема в Японії, Німеччині та США, де нечіткі алгоритми демонструють ефективність у зниженні заторів, підвищенні безпеки на дорогах та оптимізації використання транспортної інфраструктури. Також окреслено основні виклики впровадження цих систем, серед яких складність побудови моделей нечіткої логіки, необхідність високої експертної підготовки для налаштування таких систем, а також технічні та фінансові бар’єри, що виникають під час модернізації транспортної інфраструктури. Окрім того, обговорено питання кібербезпеки та захисту даних, що стають актуальними в умовах використання великих обсягів інформації в інтелектуальних транспортних системах. Практична цінність цієї роботи полягає у визначенні ефективних рішень та можливостей їх адаптації для підвищення безпеки та пропускної здатності міських та міжміських транспортних систем

2024-01-01T00:00:00Z