Підхід до зменшення ентропії інформації управління газовидобувним підприємством

Автор(и)

  • І.А. Іванов https://orcid.org/0009-0007-8622-7765 , Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України, м. Київ, Україна

DOI:

https://doi.org/10.34121/

Ключові слова:

алгоритм мінімізації впливу, інформаційна невизначеність, «дерево подій», критеріальна функція, множина ситуацій

Анотація

У статті запропоновано підхід до зменшення ентропії інформації управління газовидобувним підприємством в умовах зростаючої складності виробничих процесів, невизначеності інформації та обмеженості ресурсів. Це є особливо актуальним для сучасних газовидобувних підприємств в Україні, які потерпають від ворожих атак. При цьому зазначені підприємства є підприємствами критичної інфраструктури та потенційно-небезпечними об’єктами, що треба враховувати при побудові моделей управління, чутливих до ентропії. Інформацію управління запропоновано розглядати як динамічну систему, ентропія якої змінюється в часі під впливом неповноти даних, суперечностей між джерелами інформації та затримок у її надходженні. Запропоновано формалізований підхід до оцінювання ентропії інформаційного забезпечення управління, що базується на аналізі структурованості бази даних, актуальності інформаційних записів і відповідності інформації поточному стану виробничого процесу. Обґрунтовано доцільність інтеграції ентропійних критеріїв у процедури управління газовидобувним підприємством. Показано, що мінімізація ентропії інформації дозволяє зменшити управлінську невизначеність, підвищити обґрунтованість рішень та забезпечити своєчасний перехід від нештатних режимів функціонування до штатних без розвитку кризових і аварійних ситуацій. Особливу увагу приділено врахуванню часових характеристик інформації та їх впливу на рівень ентропії. Запропонований підхід може бути використаний при розробленні систем підтримки прийняття рішень, інформаційно-аналітичних систем та ситуаційних центрів управління газовидобувними підприємствами. Отримані результати створюють методологічне підґрунтя для підвищення ефективності управління виробничими процесами та зниження ризиків у газовидобувній галузі.

Посилання

1. Морозова О.С., Земляков І.С., Лозінська Л.Д., Кулик Т.П., Гараздюк В.В. Економіка газової промисловості України в умовах воєнного стану. Актуальні питання економічних наук. 2024. № 6. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.14909772.

2. Kalina J. Entropy techniques for robust management decision making in high-dimensional data. Serbian Journal of Management. 2024. N 19 (2). P. 471–483. DOI: https://doi.org/10.5937/sjm19-48723.

3. Shannon C.E. A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal. 1948. N 27 (3). P. 379–423; 1948. N 27 (4). P. 623–656. DOI: https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x.60 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи. 2026. № 1

4. Zadeh L.A. Fuzzy sets. Information and Control. 1965. N 8 (3). P. 338–353. DOI: https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X.

5. Jaynes E.T. Information theory and statistical mechanics. Physical Review. 1957. N 106 (4). P. 620–630. DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRev.106.620.

6. Kalina J. Entropy techniques for robust management decision making in high-dimensional data. Serbian Journal of Management. 2024. N 19 (2). P. 471–483. DOI: https://doi.org/10.5937/sjm19-48723.

7. García-Vidal G., Sánchez-Rodríguez A., Guzmán-Vilar L., Pérez-Campdesuñer R., Martínez-Vivar R. Entropy-Based Assessment of AI Adoption Patterns in Micro and Small Enterprises: Insights into Strategic Decision-Making and Ecosystem Development in Emerging Economies. Information. 2025. N 16 (9). P. 770. DOI: https://doi.org/10.3390/info16090770.

8. Roszkowska E., Wachowicz T. Impact of Normalization on Entropy-Based Weights in Hellwig’s Method: A Case Study on Evaluating Sustainable Development in the Education Area. Entropy. 2024. N 26 (5). P. 365. DOI: https://doi.org/10.3390/e26050365/.

9. Cardenas I.C., Kozine I. Customizing an Approach to Analyze an Underspecified Socio-Technical System. Engineering Management Journal. 2025. P. 1–20. DOI: https://doi.org/10.1080/10429247.2025.2502690.

10. Кряжич О.О., Захматов В.Д. Математичні моделі забезпечення імпульсного вибухопожежного захисту хімічного підприємства. Математичні машини і системи. 2012. № 4. С. 168–174.

11. Іванов В.Г., Захожай О.І., Кряжич О.О. Адаптивний алгоритм запобігання погрішностям математичних міркувань у системах штучного інтелекту. Математичні машини і системи. 2025. № 1. C. 42–54.

12. Лисиченко Г.В., Забулонов Ю.Л., Хміль Г.А. Природний, техногенний та екологічний ризики: аналіз, оцінка, управління. К.: Наукова думка, 2008. 543 с.

Завантаження

Views: 164
Downloads: 32

Опубліковано

2026-03-13

Номер

Розділ

ІНФОРМАЦІЙНІ І ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ