ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Доклады и публикации научного руководителя

  1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ СРЕДСТВ РАЗРАБОТКИ ПРИ СОЗДАНИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ ИНТЕРФЕЙСОВ

    Авторы: Е.В. Прокопенко, Д.Е. Калмыков

    Описание: Рассмотрены возможности изучение современных средств разработки, использующихся при создании пользовательского интерфейса, разработке архитектуры web-сайтов, выделение преимуществ и недостатков представленных средств.

    Источник: Прокопенко Е.В., Калмыков Д.Е. Анализ современных средств разработки при создании пользовательских интерфейсов // Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование (ИУСМКМ-2022): сб. науч. тр. по материалам Всерос. науч.-практ. конф. (г. Ростов-на-Дону, 14–15 апреля 2022 г.). – Ростов н/Д, 2022. – С. 117–121. – Режим доступа: [Ссылка] (дата обращения: 02.12.2025).

  2. ТЕХНИЧЕСКИЙ АУДИТ САЙТА

    Авторы: Е.В. Прокопенко, В.В. Рогозин

    Описание: Рассмотрены возможности проведения технического аудита сайта и приведены различные виды технических аудитов на основе обзора каждого аудита. В статье даны выводы о применении технических аудитов

    Источник: Прокопенко Е.В., Рогозин В.В. Технический аудит сайта // Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование (ИУСМКМ-2022): сб. науч. тр. по материалам Всерос. науч.-практ. конф. (г. Ростов-на-Дону, 14–15 апреля 2022 г.). – Ростов н/Д, 2022. – С. 122–126. – Режим доступа: [Ссылка] (дата обращения: 02.12.2025).

  3. Применение платформы DEDUCTOR STUDIO для обработки и восстановления результатов измерения данных.

    Авторы: Е.В. Прокопенко, Д.Р. Букша

    Описание: Рассмотрены возможности анализа данных, которые не соответствуют определенным критериям качества. Предварительная обработка таких данных становится необходимым шагом для обеспечения удовлетворительного результата анализа. Необходимость в предварительной обработке возникает независимо от того, какие алгоритмы и технологии используются. В данной статье для обработки таких данных применяется платформа DEDUCTOR STUDIO.

    Источник: Прокопенко Е.В., Букша Д.Р. Применение платформы Deductor Studio для обработки и восстановления результатов измерения данных // Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование (ИУСМКМ-2022): сб. науч. тр. по материалам Всерос. науч.-практ. конф. (г. Ростов-на-Дону, 14–15 апреля 2022 г.). – Ростов н/Д, 2022. – С. 127–131. – Режим доступа: [Ссылка] (дата обращения: 02.12.2025).

  4. Применение методов математической статистики для анализа демографической ситуации в новых регионах России.

    Авторы: Д.Р. Букша, Е.В. Прокопенко

    Описание: Выполнен анализ демографической ситуации в Донецкой Народной Республике, Луганской Народной Республике, Республике Крым и Ростовской области на основе методов математической статистики. Рассмотрена актуальность применения данных методов для анализа демографической ситуации в республике и даны прогнозы для улучшения данной ситуации

    Источник: Букша Д.Р., Прокопенко Е.В. Применение методов математической статистики для анализа демографической ситуации в новых регионах России // Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование (ИУСМКМ-2024): сб. науч. тр. по материалам Всерос. науч.-практ. конф. (г. Ростов-на-Дону, 17–18 апреля 2024 г.). – Ростов н/Д, 2024. – С. 134–138. – Режим доступа: [Ссылка] (дата обращения: 02.12.2025).

  5. ДИСТАНЦИОННОЕ ОБРАЗОВАНИЕ В ВУЗЕ. ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ

    Авторы: Е.В. Прокопенко

    Описание: Доклад посвящен организации контроля знаний обучающихся в системе дистанционного образования в вузе. Рассмотрены как проблемы, так и пути их решения в связи с переходом вуза на дистанционное образование, а также роль преподавателя в организации учебного процесса

    Источник: Прокопенко Е.В. Дистанционное образование в вузе. Достоинства и недостатки // Цифровые технологии в высшем образовании: сб. науч. ст. XIX Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. В 2 т. – СПб., 2020. – Т. 1. – С. 241–245. – Режим доступа: [Ссылка] (дата обращения: 02.12.2025).

    6. Докалады и публикации связанные с темой научной работы

  6. A Diet Generator Using Genetic Algorithms

    Авторы:E-A Catalan-Salgado, R. Zagal-Flores, Y. Torres-Fernandez, A. Paz-Nieves

    Описание: Рассмотрено применение обычного генетического алгоритма к проблеме составления плана питания.

    Источник:Catalan-Salgado E-A., Zagal-Flores R., Torres-Fernandez Y., Paz-Nieves A. A Diet Generator Using Genetic Algorithms // Research in Computer Science. – 2014. – No. 75. – P. 71–77. –ww Режим доступа: [Ссылка] (дата обращения: 02.12.2025).

  7. Интеллектуальная система составления перспективного и ежедневного меню в условиях младшего дошкольного воспитательного учреждения

    Авторы: Солоницын Л.П., Землянская С.Ю., Гримута А.В., Смирнов И.В.

    Описание: В данной работе Рассмотрены принципы составления меню в младших воспитательных учреждениях. Проведен анализ существующих методов, которые могут решить поставленные задачи. Определен подход к оптимизации составления меню в младших воспитательных учреждениях.

    Источник: Солоницын Л.П., Землянская С.Ю., Гримута А.В., Смирнов И.В. Интеллектуальная система составления перспективного и ежедневного меню в условиях младшего дошкольного воспитательного учреждения // Материалы IX Международной научно-технической конференции «Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование» (г. Донецк, 2018 г.). – Донецк: ДонНТУ, 2018. – С. 46–51. – Режим доступа: [Ссылка](дата обращения: 02.12.2025).

  8. Подход к построению параллельного генетического алгоритма

    Автор: Л.Г. Комарцова

    Описание: Рассмотрен подход к построению параллельного генетического алгоритма

    Источник:Комарцова Л.Г. Подход к построению параллельного генетического алгоритма // Сборник материалов Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (г. Калуга, 2011 г.). – Калуга: МГТУ им. Н.Э. Баумана (Калужский филиал), 2011. – Режим доступа: [Ссылка] (дата обращения: 02.12.2025).

  9. Применение генетических алгоритмов к задачам оптимизации

    Автор: А.А. Авдеев

    Описание: Рассмотрены проблемы применения генетических алгоритмов к многокритериальным задачам оптимизации. На примере задачи коммивояжера показаны некоторые особенности в настройке параметров генетического алгоритма для многокритериальной оптимизации. Продемонстрирован пример действия эволюции решений в задаче коммивояжера в многокритериальной постановке.

    Источник: Авдеев А.А. Применение генетических алгоритмов к задачам оптимизации // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. – 2016. – № 1(34). – С. 110–111. – Режим доступа: [Ссылка] (дата обращения: 02.12.2025).

  10. Метод поиска с запретами для оптимизационных задач

    Автор: Е.С. Скаков

    Описание: В данной статье рассматривается метод поиска с запретами и его применение для решения оптимизационных задача, приводится алгоритм вероятностного поиска с запретами в виде псевдо-кода.

    Источник: Скаков Е.С. Метод поиска с запретами для оптимизационных задач // Новое слово в науке и практике: гипотезы и апробация результатов исследований: труды 15-й Международной научно-практической конференции (г. Новосибирск, 23 января 2015 г.). – Новосибирск: ЦРНС, 2015. – С. 155–171. – Режим доступа: [ССылка] (дата обращения: 02.12.2025).

    11. Переводы статей

  11. Гибридный генетический алгоритм с адаптивным управлением параметрами

    Авторы: Chen, X., Wang, Y., Li, Z

    Автор перевода: Солоницын М.П.

    Описание: В данной статье представлен гибридный генетический алгоритм с адаптивным управлением параметрами (HGA-APC) для решения сложных задач оптимизации.

    Источник (англ.): Chen X., Wang Y., Li Z. Hybrid genetic algorithm with adaptive parameter control // Neurocomputing. – 2023. – Vol. 512. – P. 315–328. – DOI: [Ссылка]. – Режим доступа: [Ссылка] (дата обращения: 02.12.2025).

  12. Многокритериальные эволюционные алгоритмы: обзор современного состояния

    Авторы: Чжоу А., Цюй Б.Й., Ли Х., Чжао С.Ж., Суганан П.Н., Чжан Ц.

    Автор перевода: Солоницын М.П.

    Описание: Многокритериальные эволюционные алгоритмы (МОЭА) стали важным направлением исследований в области эволюционных вычислений за последние два десятилетия.

    Источник (англ.): Zhou A., Qu B.-Y., Li H., Zhao S.-Z., Suganthan P.N., Zhang Q. Multiobjective evolutionary algorithms: A survey of the state of the art // Swarm and Evolutionary Computation. – 2011. – Vol. 1, No. 1. – P. 32–49. – DOI: [Ссылка]. – Режим доступа: [Ссылка] (дата обращения: 02.12.2025).