Інституційний репозитарій ЗНУ

Дослідження та розробка інтелектуальних систем керування проектами

Показати скорочений опис матеріалу

dc.contributor.author Кулініч, Маргарита Миколаївна
dc.contributor.author Кулинич, Маргарита Николаевна
dc.contributor.author Kulinich, Marharyta Mykolaivna
dc.date.accessioned 2018-01-19T08:19:51Z
dc.date.available 2018-01-19T08:19:51Z
dc.date.issued 2018-01
dc.identifier.uri https://dspace.znu.edu.ua/jspui/handle/12345/357
dc.description Кулініч, М. М. Дослідження та розробка інтелектуальних систем керування проектами [Електронний ресурс] : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра ; спец. : 121 – інженерія програмного забезпечення / М.М. Кулініч ; ЗДІА ; наук. кер. В.Г. Вербицький. – Запоріжжя, 2018. - 114 с. uk
dc.description.abstract UA : Метою роботи є дослідження методів автоматичного розподілення задач, та ство-рення автоматизованої системи розподілу проектних задач між виконавцями для най-більш оптимального розподілення часу ви-конання проекту. В результаті роботи досліджені методи автоматичного розподілення задач, пробле-ми сучасних систем керування проектами, обрано мову програмування Python. Для роз-робки були використані фреймворк Django, як фронтенд фреймворк, різні методи ма-шинного навчання. Досліджено принципи роботи і можливості обраних технологій. Ре-зультатами роботи є створення програмного продукту, що буде надавати можливості ав-томатично розподіляти проекти і задачі між виконавцями. uk
dc.description.abstract RU : Целью работы является исследование методов автоматического распределения за-дач, создание автоматизированной системы распределения проектных задач между ис-полнителями для более оптимального рас-пределения времени выполнения проекта. Результатом работы является исследо-вание методов автоматического распределе-ния задач, проблемы современных систем управления проектами, выбран язык про-граммирования Python. Для разработки были использованы фреймворк Django, как фрон-тенд фреймворк, разные методы машинного обучения. Исследовано принципы работы и возможности выбранных технологий. Ре-зультатом работы является создание про-граммного продукта, который предоставит возможность автоматически распределять задачи между исполнителями. uk
dc.description.abstract EN : Objective: The research of methods for the automatic allocation of tasks, and the creation of an automated system for distributing project tasks among the performers for the optimal allo-cation of project implementation time. Results: The methods of automatic alloca-tion of tasks, problems of modern project man-agement systems, the Python programming lan-guage were chosen. For development, the framework of Django, as a frontend framework, and various methods of machine learning, were used. The principles of work and possibilities of the chosen technologies are investigated. The results of the work are the creation of a software product, which will provide an opportunity to automatically distribute tasks between perform-ers. uk
dc.language.iso uk uk
dc.publisher ЗДІА uk
dc.subject проектне управління uk
dc.subject прогнозування uk
dc.subject аналіз uk
dc.subject оптимізація uk
dc.subject машинне навчання uk
dc.subject PYTHON uk
dc.subject SCIKIT-LEARN uk
dc.title Дослідження та розробка інтелектуальних систем керування проектами uk
dc.title.alternative Исследование и разработка интеллектуаль-ных систем управления проектами uk
dc.title.alternative Research and development of intelligent project management systems uk
dc.type Анотація до магістерської роботи uk


Долучені файли

Даний матеріал зустрічається у наступних фондах

Показати скорочений опис матеріалу