МАТЕМАТИЧНЕ ТА АЛГОРИТМІЧНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛІЗОВАНОЇ ПРОГРАМНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ ПРОАКТИВНОГО УПРАВЛІННЯ ЕКОСИСТЕМОЮ МІСТА

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31891/2219-9365-2025-840-4

Ключові слова:

проактивне управління, екосистема міста, екологічне моделювання, AERMOD, комбінаторна оптимізація, метаевристичні алгоритми, DEAP, сценарний аналіз, інтелектуалізована програмна система

Анотація

У статті розглядається математичне та алгоритмічне забезпечення інтелектуалізованої системи для сценарного аналізу в межах проактивного управління екосистемою міста. Формалізовано задачу оптимізації розміщення джерел техногенного навантаження (зокрема, котелень та когенераційних установок) в умовах щільної міської забудови, яка NP-складною задачею дискретної комбінаторної оптимізації. Особливістю підходу є використання регуляторної моделі атмосферної дисперсії AERMOD у якості «чорної скриньки» для обчислення цільової функції, модифікованої методом штрафних функцій для гарантування дотримання санітарних норм. Для пошуку рішень адаптовано метаевристичні алгоритми (генетичний алгоритм, дискретний метод рою часток, дискретний алгоритм бджолиної колонії) шляхом розробки уніфікованих дискретних операторів. Запропоновано метод інтелектуалізованого вибору стратегії оптимізації, який на основі порогів складності та масштабу автоматично обирає найбільш ефективний алгоритм (від повного перебору до D-ABC). Проведено практичну апробацію методу на прикладі розміщення об’єктів теплогенерації у м. Тернопіль. Розроблена система дозволяє трансформувати складні фізичні моделі у практичний інженерний інструмент, забезпечуючи баланс між точністю прогнозів та часом обчислень для оперативного та стратегічного планування розвитку та відновлення інфраструктури міст.

##submission.downloads##

Опубліковано

11.12.2025

Як цитувати

ТИМЧИШИН, Б., & МАНЖУЛА, В. (2025). МАТЕМАТИЧНЕ ТА АЛГОРИТМІЧНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛІЗОВАНОЇ ПРОГРАМНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ ПРОАКТИВНОГО УПРАВЛІННЯ ЕКОСИСТЕМОЮ МІСТА. MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES, 84(4), 35–48. https://doi.org/10.31891/2219-9365-2025-840-4