@article{Chubaievskyi_Lakhno_Akhmetov_Kryvoruchko_Kasatkin_Desiatko_Litovchenko_2021, title={ОПТИМІЗАЦІЇ РЕЗЕРВУ ОБЛАДНАННЯ ДЛЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМ}, volume={2}, url={https://csecurity.kubg.edu.ua/index.php/journal/article/view/315}, DOI={10.28925/2663-4023.2021.14.8799}, abstractNote={<p>Запропоновано алгоритми для нейромережевого аналізатора, задіяного у системі підтримки прийняття рішень (СППР) у ході вибору складу резервного обладнання (СРО) для інтелектуальних автоматизованих систем управління (ІАСУ) Smart City. Розроблено модель, алгоритми та відповідне програмне забезпечення для вирішення оптимізаційного завдання вибору СРО, здатного забезпечити безперебійну роботу ІАСУ як в умовах технологічних збоїв, так і в умовах деструктивного втручання у роботу ІАСУ з боку атакуючих. Запропоновані рішення сприяють скороченню витрат на визначення оптимального СРО для ІАС на 15–17% порівняно з результатами відомих методів розрахунку. Наведено результати обчислювальних експериментів для вивчення ступеня впливу кількості виходів нейромережевого аналізатора на ефективність функціонування СРО для ІАСУ</p>}, number={14}, journal={Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка»}, author={Chubaievskyi, Vitaliy and Lakhno, Valery and Akhmetov, Berik and Kryvoruchko, Olena and Kasatkin, Dmytro and Desiatko, Alona and Litovchenko, Taras}, year={2021}, month={Груд}, pages={87–99} }