МЕТОД ЕНТРОПIЇ ЯК IНСТРУМЕНТ ОПТИМIЗАЦIЇ СКЛАДНИХ СИСТЕМ
DOI:
https://doi.org/10.17721/2706-9699.2024.1.04Ключові слова:
ентропiя, складнi динамiчнi системи, математичнi моделi, оптимiзацiя, функцiя корисностi, управлiння проєктамиАнотація
Стаття присвячена дослiдженню застосування методу ентропiї для оптимiзацiї складних систем. Автор розглядає основнi принципи використання ентропiї в аналiзi та плануваннi, показуючи, як цей метод може пiдвищити ефективнiсть та стiйкiсть складних динамiчних систем. В статтi обговорюється застосування математичних моделей та аналiзу варiацiй ентропiї для оцiнки впливу змiни ентропiї на динамiку зростання функцiї корисностi в складних динамiчних системах. Також розглядаються два пiдходи до аналiзу систем — мiнiмiзацiя ентропiї та метод ансамблiв — з метою максимiзацiї корисностi та управлiння невизначенiстю в даних. Стаття наголошує на перевагах цих методiв у контекстi реальних та неповних даних, а також пропонує новi можливостi для розвитку ефективних стратегiй прийняття рiшень в рiзних областях, зокрема управлiння державними проєктами та iншими складними системами.
Посилання
Shan S., Zhang Z., Ji W., Wang H. Analysis of collaborative urban publiccrisis governance in complex system: A Multi-agent Stochastic Evolutionary Game Approach. Sustainable Cities and Society. 2023. Vol. 91. P. 104418. https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104418
Jin M., Sun K., He S. A novel fractional-order hyperchaotic complexsystem and its synchronization. Chinese Physics. 2023. Vol. 32. P. 060501. https://doi.org/10.1088/1674-1056/acc0f6
Shritika Waykar E.A. Innovations in Computational Approaches for Nonlinear Problems and Complex System Simulations. Communications on Applied Nonlinear Analysis. 2023. Vol. 31, No 1. P. 34-51. https://doi.org/10.52783/cana.v31.298
Xu W., Yuan K., Li W., Ding W. An Emerging Fuzzy Feature Selection MethodUsing Composite Entropy-Based Uncertainty Measure and Data Distribution. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence. 2023. Vol. 7. P. 76-88. https://doi.org/10.1109/TETCI.2022.3171784
Mao A., Mohri M., Zhong Y. Cross-Entropy Loss Functions: Theoretical Analysisand Applications. ArXiv. 2023. Abs/2304.07288
Symonov D. Optimization of supply chains using fuzzy cognitive maps. Mathematical Modeling. 2023. Iss. 1(48). P. 32-39. https://doi.org/10.31319/2519-8106.1(48)2023.280068
Garg D., Hejna J., Geist M., Ermon S. Extreme Q-Learning: MaxEnt RL without Entropy. ArXiv. 2023. Abs/2301.02328
Zhai S., Likhomanenko T., Littwin E., Busbridge D., Ramapuram J., Zhang Y.,Gu J., Susskind J.M. Stabilizing Transformer Training by Preventing Attention Entropy Collapse. ArXiv. 2023. Abs/2303.06296
Symonov D., Gorbachuk V. A method of finding solutions in a dynamic model of inventory management under uncertainty. Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Physical and Mathematical Sciences. 2022. Iss. 4. P. 31-39. https://doi.org/10.17721/1812-5409.2022/4.4
Shi P., Yan B. A Survey on Intelligent Control for Multiagent Systems. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. 2021. Vol. 51. P. 161-175. https://doi.org/10.1109/TSMC.2020.3042823
