КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)

Розмір шрифта: 
МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ ПІДБОРУ ТВАРИН ІЗ ПРИТУЛКІВ НА ОСНОВІ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ ТА ВАГОВИХ КОЕФІЦІЄНТІВ
Марія Богданівна Шклярук, Денис Іванович Катєльніков

Остання редакція: 2026-05-31

Анотація


Робота присвячена розробці математичної моделі інтелектуального підбору тварин із притулків, що базується на гібридному поєднанні апарату нечіткої логіки та методу вагової суми. Проведено порівняльний аналіз метричних алгоритмів і обґрунтовано перевагу нечітких правил для формалізації гетерогенних характеристик людини та тварини. Обрана архітектура з чотирьох логічних блоків сумісності дозволяє конвертувати суб'єктивні поведінкові описи у об'єктивний ранжований список, що мінімізує ризики рецидивів адопції в Україні.

 

 

MATHEMATICAL MODELING OF THE ANIMAL ADOPTION MATCHING PROCESS FROM SHELTERS BASED ON FUZZY LOGIC AND WEIGHT COEFFICIENTS

Abstract:

This work is dedicated to the development of a mathematical model for the intelligent matching of shelter animals, based on a hybrid combination of fuzzy logic theory and the weighted sum method. A comparative analysis of metric algorithms has been conducted, justifying the advantage of fuzzy rules for formalizing the heterogeneous characteristics of both humans and animals. The selected architecture, consisting of four logical compatibility blocks, allows for the conversion of subjective behavioral descriptions into an objective ranked list, thereby minimizing the risks of adoption recidivism in Ukraine.

 


Ключові слова


інтелектуальний підбір; адопція тварин; нечітка логіка; математичне моделювання; сумісність «людина–тварина»; вагова сума; квантифікація ознак; рецидиви адопції; intelligent matching; pet adoption; mathematical modeling; human-animal compatibility

Посилання


1. Deza M. M. Encyclopedia of Distances / M. M. Deza, E. Deza. – Berlin ; Heidelberg : Springer, 2009. – 590 p.

 

2. Fishburn P. C. Additive utilities with finite sets: Applications in the management sciences / P. C. Fishburn // Naval Research Logistics Quarterly. – 1967. – Vol. 14, № 1. – P. 1–13.

 

3. Zadeh L. A. Fuzzy sets / L. A. Zadeh // Information and Control. – 1965. – Vol. 8, № 3. – P. 338–353.


Повний текст: PDF