РАНЖУВАННЯ НЕЗАЛЕЖНИХ ФАКТОРІВ МЕТОДОМ ПОБУДОВИ ДЕРЕВА РІШЕНЬ ТА МЕТОДОМ ПОСЛІДОВНИХ ПОСТУПОК

Заголовок (російською): 
РАНЖИРОВАНИЕ НЕЗАВИСИМЫХ ФАКТОРОВ МЕТОДОМ ПОСТРОЕНИЯ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ И МЕТОДОМ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ УСТУПОК
Заголовок (англійською): 
RANKING OF INDEPENDENT FACTORS BY THE METHOD FOR CONSTRUCTING A DECISION TREE AND THE METHOD OF SUCCESSIVE CONCESSIONS
Автор(и): 
Гайна Г.А.
Ерукаев А.В.
Автор(и) (англ): 
Haina Heorhii
Yerukaiev Andrii
Ключові слова (укр): 
ентропія; приріст інформації; дерево рішень; метод послідовних поступок.
Ключові слова (рус): 
энтропия; прирост информации; дерево решений; метод последовательных уступок
Ключові слова (англ): 
entropy; information gain; decision tree; the method of successive concessions.
Анотація (укр): 
Перед тим як вибрати територію для будівництва багатоквартирного будинку, необхідно врахувати множину факторів, що впливають на даний процес. Ці фактори залежать від конкретної території, що розглядається. В даній роботі до уваги взяті території Києва, які виділені під забудову відповідно до генерального плану до 2020 року. Враховуючи цей факт, проводяться розрахунки щодо приведення факторів до конкретної послідовності, в якій вони розставлені за пріоритетами. Для реалізації цього процесу використовуються такі методи: побудова дерева рішень з інтелектуального аналізу даних і послідовні поступки з експертних оцінок. Причому у дереві рішень задіяні такі поняття: ентропія і приріст інформації. Таким чином, тепер для врахування впливу потрібно розглядати не всі фактори відразу, а починати з найвпливовішого (тобто максимального з методу послідовних поступок) і переходити до менш впливового фактору, і так до найнезначнішого. Надалі при розгляді будь-якої київської території, спочатку буде вже прийматися той фактор, який за розрахунками вийшов найпершим при використанні вищенаведених методів.
Анотація (рус): 
Перед тем как выбрать территорию для строительства многоквартирного дома, необходимо учесть множество влияющих факторов, зависящих от конкретной рассматриваемой территории. В данной работе во внимание взяты территории Киева, которые выделены под застройку согласно генеральному плану до 2020 года. Учитывая этот факт, проводятся расчеты по приведению влияющих факторов в последовательность, в которой они расставлены по приоритетам. Для реализации этого процесса используются такие методы, как построение дерева решений из интеллектуального анализа данных и последовательные уступки из экспертных оценок. Причем в дереве решений задействованы следующие понятия: энтропия и прирост информации. Таким образом для учета влияния нужно рассматривать не все факторы сразу, а начинать с самого влиятельного (т.е. максимального по последовательным уступкам) и переходить к менее влиятельному фактору, и так до самого незначительного. И в дальнейшем при рассмотрении любой киевской территории сначала во внимание будет приниматься тот фактор, который по расчетам получился самым первым при использовании вышеперечисленных методов.
Анотація (англ): 
Before you choose the territory for the construction of an apartment building, you need to consider many influencing factors. This set is very huge and depends on the specific considered site. In this work had been paid attention to Kyiv, which is allocated for development according to General plan 2020. Taking into account this fact, the calculations for bringing the influencing factors in the sequence in which they are placed by priority. To implement this process we use methods such as constructing a decision tree from data mining and sequential assignment from expert estimates. Moreover, in the decision tree involves the following concepts: entropy and information gain. Thus, for calculation the influence needs not to consider all the factors at once, but to start with the most influential (i.e., maximal consistent assignments) and move to a less influential factor, and so to the insignificant. And when considering any the Kiev area, first in mind will be the factor which according to the calculations turned out the very first when using the above methods.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 26, 2016
Назва журналу, номер, рік випуску (рус): 
Управление развитием сложных систем, номер 26, 2016
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of Development of Complex Systems
Мова статті: 
Русский
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
15.pdf
Дата публікації: 
14 Март 2016
Номер збірника: 
26
Розділ: 
ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ
Університет автора: 
Киевский национальный университет строительства и архитектуры, Киев
Литература: 

 

  1. Сайт коммунальной организации «Киевгенплан» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://kievgenplan.grad.gov.ua/uk/.
  2. Карта размещения жилищной застройки Киева [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://kievgenplan.grad.gov.ua/wp-content/uploads/2014/11/14-Розміщення-житлової-забудови.jpg.
  3. Сайт «Яндекс. Карты – подробная карта Украины и мира» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://yandex.ua/maps/143/kyiv/?ll=30.523541%2C50.453706&z=13.
  4. Гайна Г.А. Нечіткий стратегічний підхід до вибору найвпливовіших факторів в житловому будівництві [Текст] / Г.А. Гайна, Т.А. Гончаренко, А.В. Єрукаєв // Управління розвитком складних систем. – 2016. – №25. – С. 96 – 102.
  5. Гаврилов, В. Использование деревьев решений в задачах прогнозной аналитики [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.prognoz.ru/blog/platform/decision-tree-in-predictive-analytics/
  6. Чубукова, И. Методы классификации и прогнозирования. Деревья решений [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/174
  7. Соловей Л.О. Прийняття оптимальних рішень розвитку системи водопостачання міста в умовах її невизначеності і ризику [Текст] / Л.О. Соловей // Управління розвитком складних систем. – 2011. – №6. – С. 130 – 134.
  8. Паклин, Н.Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям [Текст] / Н.Б. Паклин, В.И. Орешков. – СПб.: Питер, 2009. – 624 с.
  9. Исследование многошаговых методов построения решающих правил для многокритериальных ЗПР [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.boss32rus.no-ip.org/Универ/Универ/Методы_принятия_решений /ЛР/Лабораторная%20работа%203.pdf
  10. Задоров В.Б. Розробка моделі іс оперативного управління логістикою вантажоперевезень [Текст] / Задоров В.Б., Федусенко О.В., Федусенко А.О. // Управління розвитком складних систем. – 2013. – №15. – С. 98 – 104.
  11. Метод последовательных уступок [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://studopedia.ru/3_191613_metod-posledovatelnih-ustupok.html
  12. Метод последовательных уступок [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://studall.org/all-184703.html
  13. Майстренко В.В. Оцінка ефективності державного нагляду за охороною праці у вугільній галузі [Текст] / В.В. Майстренко // Управління розвитком складних систем. – 2014. – №17. – С. 95 – 99.
References: 

 

  1. Site of the utility organization "Kievgenplan"kievgenplan.grad.gov.uaRetrieved fromhttp://kievgenplan.grad.gov.ua/uk/ [in Russian].
  2. Map of location of housing development Kievkievgenplan.grad.gov.uaRetrieved fromhttp://kievgenplan.grad.gov.ua/wp-content/uploads/2014/11/14-Розміщення-житлової-забудови.jpg[in Ukrainian].
  3. Site of Yandex. Maps – detailed map of Ukraine and the worldyandex.uaRetrieved fromhttps://yandex.ua/maps/143/kyiv/?ll=30.523541%2C50.453706&z=13 [in Russian].
  4. Haina, H.A., Honcharenko, T.А., & Yerukaiev, A.V. (2016). Fuzzy strategic approach of selecting the most influential factors in residential construction. Management of Development of Complex Systems, 25, 96-102[in Ukrainian].
  5. Gavrilo,v R. The use of decision trees in problems of predictive Analyticswww.prognoz.ruRetrieved fromhttp://www.prognoz.ru/blog/platform/decision-tree-in-predictive-analytics/ [in Russian].
  6. Chubukova, I. Methods of classification and prediction. Decision treeswww.intuit.ruRetrieved fromhttp://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/174 [in Russian].
  7. Solovei, L.O. (2011). Optimal decision making for development of water supply system of the city in terms of uncertainty and risk. Management of Development of Complex Systems, Issue 6, P. 130-134. [in Ukrainian].
  8. Paklin, N.B. & Oreshkov, V.I. (2009). Business intelligence: from data to knowledge. Piter, 624. [in Russian].
  9. The study of multistep methods for constructing decision rules for multicriteria WIAwww.boss32rus.no-ip.orgRetrieved fromhttp://www.boss32rus.no-ip.org/Универ/Универ/Методы_принятия_решений/ЛР/Лабораторная%20работа%203.pdf [in Russian].
  10. Zadorov, V.B., Fedusenko, O.V. & Fedusenko, A.O. (2013). Development of a model of IS for operational management of the logistics of cargo transportation. Management of Development of Complex Systems, Issue 15, 98 – 104. [in Ukrainian]
  11. The method of successive concessions studopedia.ru. Retrieved from http://studopedia.ru/3_191613_metod-posledovatelnih-ustupok.html [in Russian].
  12. The method of successive concessions studall.org. Retrieved fromhttp://studall.org/all-184703.html [in Russian]

13. Maistrenko, V.V. (2014). Evaluation of the effectiveness of the state supervision of labor protection in coal industry. Management of Development of Complex Systems, Issue 17, 95-99. [in Ukrainian].