Аннотації

Автор(и):
Tsiutsiura Svitlana, Kostyshyna Nataliia, Yerukaiev Andrii
Дата публікації:

14.09.2021

Анотація (укр):

Сучасний стан будівництва та проєктування багатоквартирних будинків не охоплює всі потрібні фактори комфортності життя у квартирах, якими керуються майбутні мешканці при купівлі. Зазвичай застосовуються кількісні критерії, надмірна кількість яких, на жаль, не може суттєво покращити ситуацію, що склалася на сьогодні між усіма зацікавленими сторонами: будівельниками, компаніями з продажу готових квартир, їх власниками та покупцями. У статті розглянуто технологію нечіткого опису невизначеності, що виникає у процесі оцінювання комфортності багатоквартирного будинку із застосуванням спеціальних програмних продуктів з метою опрацювання результатів, отриманих від нечітких множин. Виконаний порівняльний аналіз кількісних і якісних показників комфортабельності, які визначаються в умовах невизначеності, дав змогу дійти висновку, що складний процес прийняття оптимального рішення при використанні математичних методів, що побудовані на чіткій логіці, не дає необхідних результатів. Тому при оцінюванні всіх факторів, що впливають на комфортність житла, пропонується застосовувати нечітку логіку і вибрати функції, які за певних вхідних параметрів відповідають представленим формалізованим термам у їх дослідженні. Теорія нечіткої логіки надає змогу відображати різні методи побудови нечітких множин для потреб оцінювання комфортності житлових квартир за допомогою обчислення нечітких чисел. Суб’єктивна логіка є також неадитивною теорією невизначеності, універсальним інструментом для моделювання, на основі якого і будується предметне дослідження оцінки зручності проживання в квартирах. Крім того, нечіткі множини мають зручний математичний апарат, що надає змогу описати багатозадачність в будь-якій інформаційній системі. Застосування нечітких множин при дослідженні розглянутої предметної області покращили багатокритеальну оцінку якості комфортності багатоквартирних міських будинків, а також допомогли привести методи оптимізації для потреб користувачів, тобто власників та покупців квартир. Отже, нечіткі множини здатні набувати будь-які значення лінгвістичної змінної, що включає в себе визначені терми для опису комфортності житлових квартир.

Анотація (рус):

Анотація (англ):

The current state of construction and design of an apartment building in terms of comfort does not cover all the necessary aspects for the residence of future residents. Quantitative criteria are usually used, an excessive number of which, unfortunately, cannot improve the substance of the case between all the actors involved. This paper discusses the method of fuzzy description of uncertainty to assess the comfort of an apartment building using software products to find results over fuzzy values. A comparative analysis of quantitative and qualitative indicators of comfort, which are determined in conditions of uncertainty, which makes it difficult to make the optimal decision. Therefore, when evaluating all the influencing factors that affect the comfort of housing, it is proposed to apply fuzzy logic and choose a function that at certain input parameters corresponds to the representation of formalized terms in the study of membership functions. The theory of fuzzy logic makes it possible to reflect various methods of constructing fuzzy sets for the needs of the subject research described below. Fuzzy set theory is used to describe the comfort of an apartment building by calculating fuzzy numbers. Subjective logic is also a non-additive theory of uncertainty, namely its theory of possibilities, as well as a universal tool for modeling, on the basis of which the subject research is built. In addition, fuzzy sets have strong logical foundations in multitasking logic. The application of this fuzzy set to this topic has influenced the multi-criteria assessment of the quality of comfort of a high-rise building, and also helped to bring optimization methods to the needs of users. Therefore, a fuzzy set can take on any meaning of a linguistic variable, which includes certain terms to describe the comfort of a residential apartment.

Література:

  1. Kruglov, V. V., Dli, M. I., Golunov, R. Yu. (2001). Fuzzy logic and artificial neural networks. Мoscow: PHYSMAT, 224.
  2. Skofenko, A. V. (2017). On the construction of membership functions of fuzzy sets corresponding to quantitative expert estimates. Naukovedenie i informatika. Кyiv: Science.
  3. Cheboraka, O. V. (2008). Time series forecasting based on aggregation of interval type-2 fuzzy logic systemsScientific Information for Society – from Today to the Future: Abstracts of the 21st International CODATA Conference. Kyiv: NTUU «KPI», P. 78.
  4. Chernyshev, D. O., Kyivska, K. I., Tsyutsyura, S. V., Tsyutsyura, M. I., Gots, V. V. (2019). Introduction of technology of modeling of information objects at stages of a life cycle. Management of development of complex systems, 40, 140–146.
  5. Tsiutsiura, Mykola, Yerukaiev, Andrii, Hots, Vladyslav & Kostyshyna, Nataliia. (2019). Implementation of a genetic algorithm using product rules. Management of Development of Complex Systems, 39, 64–68. dx.doi.org\10.6084/m9.figshare.11340653.
  6. Tsiutsiura, Mikola & Yerukaiev, Andrii. (2018). Application of the genetic algorithm for the formation of the membership function of fuzzy sets. Management of Development of Complex Systems, 36, 71–75.
  7. Kyivska, Kateryna, Tsiutsiura, Svitlana & Kuleba, Mykola. (2020). Analysis of application of artificial intelligence in BIM-technology. Management of Development of Complex Systems, 43, 97–103, dx.doi.org\10.32347/2412-9933.2020.43.97-103.
  8. Shtovba, S. (2007). Designing fuzzy systems by means MATLAB. Moscow, Russia: Horiachaia lynyia – Telekom.
  9. Tsiutsiura, Svitlana, Bebeshko, Bohdan & Khorolska, Karyna. (2020). VR-technology as a modern architecture tool. Management of Development of Complex Systems, 42, 69–74, dx.doi.org\10.32347/2412-9933.2020.42.69-74.
  10. Nikolajchuk, O. A., Pavlov, A. I. & Yurin, A. Y. (2010). Component approach: production expertise system module. Software Products and Systems, 3, 41–44.
  11. Banfi, F. and Oreni, D. (2020). Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR), and Historic Building Information Modeling (HBIM) for Built Heritage Enhancement. Impact of Industry 4.0 on Architecture and Cultural Heritage, 111–136. Available: 10.4018/978-1-7998-1234-0.ch005 [Accessed 29 May 2020].