Програмна система прогнозування колективної поведінки виконавців проекту
Автор: Чижович Віктор Богданович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системне програмування
Інститут: Інститут комп'ютерних технологій, автоматики та метрології
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2021-2022 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Прогнозування колективної поведінки дозволяє покращити виконання проектів у багатьох проблемних областях, де люди працюють разом над вирішенням спільної задачі [1-3]. Успішне виконання проектів є пріоритетною цілю, що має вплив, як на успіх компанії, так і на її виконавців. На основі аналізу індивідуальних характеристик виконавців, результатів їх участі у попередніх проектах та відносин між виконавцями можна спрогнозувати хід виконання та результати проекту, після чого, за потреби, внести необхідні корективи задля досягнення успішності виконання проекту. Процес створення ефективної команди вимагає організованості та наполегливості, щоб всі її учасники могли злагоджено та успішно працювати. Однією з проблем є конфліктність та погана взаємодія учасників при прийнятті спільних рішень [2-3]. Для вирішення цієї проблеми команда повинна мати спільні інтереси та здатність адаптуватись між собою. Науковці які займаються дослідженням груп припускають, що колективна поведінка є важливим компонентом взаємодії команди [4-7]. Важливою особливістю, що відрізняє групу від сукупності людей, є те, що вони взаємодіють і поведінка однієї людини є основною для відповіді інших. В даній магістерській кваліфікаційній роботі розроблено програмну систему прогнозування колективної поведінки виконавців проекту. Реалізовано методи нейронних мереж та опорних векторів для прогнозування успішності виконання проекту. В першому розділі проаналізовано проблему прогнозування колективної поведінки, проведено огляд методів машинного навчання для вирішення задач прогнозування. У другому розділі обґрунтовано обраний напрямок проектування. Розроблено програмну архітектуру програмної системи. Третій розділ присвячено проектуванню програмної системи прогнозування колективної поведінки виконавців проекту, представлено алгоритм роботи та структуру системи, розглянуто підходи до реалізації методів машинного навчання у складі програмної системи. Проведено проектування апаратного комплексу. Четвертий розділ присвячено розробці програмної системи прогнозування колективної поведінки виконавців проекту, зокрема в ньому обрано засоби для реалізації програмної системи, розроблено структури бази даних та схему виклику функцій. Наведено опис розроблених структур даних та функцій програмної системи. Реалізовано програму систему прогнозування колективної поведінки виконавців проекту. У п’ятому розділі проведено дослідження та тестування розробленого програмного рішення. Проведено моделювання роботи розроблених модулів. Зроблено аналіз результатів роботи реалізованих методів машинного навчання та визначено швидкодію та ефективність роботи системи. Шостий розділ демонструє обґрунтування економічної доцільності розробки програмної системи. Розраховано вартість експлуатаційних витрат та програмного забезпечення. Визначено економічний ефект розробленого рішення та проведено порівняння з існуючими аналогами. Об’єкт дослідження – прогнозування колективної поведінки виконавців проекту. Предмет дослідження – програмна система прогнозування колективної поведінки виконавців проекту. Мета дослідження: розробити програмну систему прогнозування колективної поведінки виконавців проекту.