Department of Combinatorial Optimization Methods and Intelligent Information Technologies

Head of the department:

Gulyanytsky Leonid Fedorovich

Doctor of Technical Sciences, Senior Researcher

 The department was founded in January 2011 on the basis of the department № 135 of the Institute of Cybernetics named after V.M. Glushkov National Academy of Sciences of Ukraine and the Center for Timer Computing Systems of the VM Glushkov Institute of Cybernetics Glushkova NAS of Ukraine. The department has 20 employees, including 2 doctors and 5 candidates of science. 

 Specialized website of the department:    http://icyb180.org.ua/ 

Відділ методів комбінаторної оптимізації та інтелектуальних інформаційних технологій

ОСНОВНІ НАПРЯМИ НАУКОВОЇ ДІЯЛЬНОСТІ

  • Розробка і дослідження математичних моделей та методів комбінаторної оптимізації.
  • Математичне моделювання та оптимізація складних систем і дискретних процесів.
  • Оптимізація рішень в умовах невизначеності та ризику.
  • Інтелектуальні інформаційні технології та системи різного призначення.
  • Паралельні алгоритми та розподілені обчислення.
  • Методи аналізу, обробки, захисту і кодування інформації та їх застосування.
  • Моделювання та прогнозування в соціально-економічних та виробничих системах.
  • Розробка алгоритмів оптимізації проектування та функціонування мереж різної природи.
  • Застосування моделей та методів оптимізації при управлінні складними системами.
  • Застосування математичних моделей та методів в біоінформатиці та медицині.
  • Розробка і впровадження СППР в різних сферах застосувань.
  • Розробка систем захисту від несанкціонованого доступу та створення програмно-апаратних засобів інформаційної безпеки.

НАЙВАЖЛИВІШІ РЕЗУЛЬТАТИ

Фундаментальні:

  • Проведено формалізацію та розроблено математичні моделі ряду складних проблем, які виникають при оптимальному проектуванні систем і об’єктів різної природи, інвестиційній та бізнесовій діяльності, оптимізації транспортних перевезень, проектуванні та функціонуванні мереж різної природи, в обчислювальній біології.
  • Розроблено та досліджено ряд гібридних алгоритмів та метаевристик, які призначені для розв’язання широкого кола складних оптимізаційних задач. Запропоновано та апробовано оригінальний підхід до створення моделе-орієнтованих кооперативних алгоритмів комбінаторної оптимізації. Розроблено ряд паралельних алгоритмів, які апробовано на суперкомп’ютерах родини СКІТ при розв’язуванні серії проблем оптимізації рішень в економіці, біотехнологіях та техніці.
  • Розвинено теорію комбінаторних просторів та формальний підхід до означення та класифікації задач комбінаторної оптимізації в чіткій та нечіткій постановці.
  • Розроблено математичний апарат, призначений для дослідження і розв’язування проблем оптимального вибору альтернатив на основі використання групових експертних оцінок.
  • Для класу задач комбінаторної оптимізації, які виникають при прогнозуванні третинної структури протеїнів, запропоновано і досліджено нові підходи до формалізації поняття кодування, зокрема, на основі застосування апарату кватерніонів. Сформульовано і доведено основні властивості таких кодувань, запропоновано алгоритми їх побудови.

Прикладні:

  • Розроблено інформаційну технологію та математичне забезпечення, призначені для використання у системі підтримки прийняття рішень у складі інтегрованої інформаційно-аналітичної системи «Електронний Парламент України».
  • Розроблено та реалізовано програмно ряд моделей і методів середньострокового макроекономічного прогнозування, результати застосування яких використовувалися при прийнятті рішень на рівні Кабінету Міністрів України.
  • Розроблено інформаційну технологію та оригінальні математичні моделі, які призначені для моніторингу і аналізу економічних процесів на макрорівні на основі використання агрегованих та інтегральних індексів, зокрема, для моніторингу бюджетної сфери у регіонах України.
  • Для розв`язання проблем передбачення просторової структури білків розроблено та досліджено нові алгоритми оптимізації, що базуються на ідеї метода гілок і меж, локального пошуку та оптимізації мурашиними колоніями. На основі обчислювальних експериментів, проведених із використанням суперкомп`ютера СКІТ, проведено дослідження їх ефективності. Показано переваги над рядом відомих алгоритмів.
  • Створено інтелектуальний комплекс для стегоаналітичних досліджень, здатний автономно перевіряти масиви зображень великого об’єму, адаптуватись до рівня завантаженості обчислювальних ресурсів та їх виду. Новий комплекс є концептуально сумісним з існуючими системами інтелектуального аналізу даних (Data Mining). Побудовано раціональний план стегоаналітичних досліджень, який дозволив суттєво зменшити кількість статистичних досліджень і розробити нові алгоритми сімейства методів НЗБ-стеганографії.


Монографії

  • Sharifov F., Kutucu H. Network Design Problem with Cut Constraints. In: Optimization Problems in Graph Theory (ed. Goldengorin B.). – Cham: Springer, 2018. – P. 265-292.
  • Hulianytskyi L. F., Riasna I. I. Formalization and classification of combinatorial optimization problems. In: Optimization Methods and Applications (eds. Butenko S., Pardalos P. M., Shylo V.). – Cham: Springer International Publishing AG, 2017. – P. 239–250.
  • Гуляницький Л.Ф., Мулеса О.Ю. Прикладні методи комбінаторної оптимізації: навч. посіб. – К.: Видавничо-поліграфічний центр «Київський університет», 2016. – 142 с.
  • Математичні моделі та методи інформаційно-аналітичного супроводу законотворчого процесу. В кн.: Електронний парламент України: досвід створення / Під ред. С.О. Довгого. – Київ: Логос, 2015. – 458 с.
  • Sergienko , Mikhalevich M., Koshlai L. Optimization models in a transition economy. – N.Y., Heidelberg, Dordrecht, London: Springer, 2014. – 334 р.
  • Довгий С.О., Сергієнко І.В.,…, Гуляницький Л.Ф. та ін. Інформаційно-аналітичне супроводження бюджетного процесу: Монографія /За ред. С.О.Довгого, І.В.Сергієнка. – К.: ТОВ «Інформаційні системи», 2013. – 420 с.

Статті, конференції

  • Sharifov F., Kutucu H. Linear programming problems with fundamental cut matrices // Sigma J. Eng. & Nat. Sci. –2018. –36 (3). – P. 835-848.
  • Гуляницький Л.Ф., Павленко А.І. Моделювання залежних від часу проблем пошуку оптимальних маршрутів: огляд  // Математичне моделювання в економіці.  – 2017.  – № 1–2. – С. 103–117.
  • Корольов В.Ю., Огурцов М.І. Транспортно-комунікаційна задача для груп безпілотних апаратів // Математичні машини і системи. – 2017. – № 1. – С. 82 – 89.
  • Hulianytskyi L., Malyshko S. Big Data in Information Analytical System «NEWSCAPE» / Data Stream Mining&Processing. Proc. of the 2016 IEEE First International Conference on Data Stream Mining&Processing (23-27 August 2016, Lviv, Ukraine). – Lviv, 2016. – P. 382–386
  • Hulianytskyi L. F., Riasna I. I. Automatic classification method based on a fuzzy similarity relation // Cybernetics and Systems Analysis. – 2016. – 52, N 1. – P. 30-37.
  • Ходзинский А.Н., Огурцов М.И. Разработка и исследование алгоритмов комбинаторной оптимизации для транспортной задачи повышенной сложности // Материалы 5-й международной конференции «Математическое моделирование, оптимизация и информационные технологии». Том ІІ (Кишинэу, 22-25 марта 2016). – Кишинэу: Evrika  ATIC. – С.378-384.
  • Hulianytskyi L., Pavlenko A. Ant colony optimization for time dependent shortest path problem in directed multigraph // Int. J. «Information Content and Processing». – 2015. – 2, N 1. – P. 52-61.
  • Sharifov F., Hulianytskyi L. Models and Complexity of Problems of Design and Reconstruction of Telecommunication and Transport Systems //Cybernetics and Systems Analysis. – 2014. –50, Issue 5. – P. 693–700.
  • Hulianytskyi L. F., Rudyk V. O. Protein structure prediction problem: formalization using quaternions // Cybernetics and Systems Analysis. – 2013. – 49, N 4. – P. 597-602.
  • Сергієнко І.В., Гуляницький Л.Ф. Структура та основні функції інформаційно-аналітичних систем підтримки прийняття законодавчих рішень // Математичне моделювання в економіці. – 2013. – № 1. – С. 25-32.