Забруднення природного середовища нафтою та нафтопродуктами є однією з багатьох екологічних проблем. При транспортуванні нафтопродуктів відбуваються великі втрати нафти, що в свою чергу сприяє виникненню полів забруднення у морських водах. Нафтові плями на поверхні води можуть залишатись досить тривалий період часу. Заходи з очищення від нафтових забруднень не дають змогу повністю усунути дану проблему. Тому площа забруднених територій зростає і формуються техногенні скупчення в при поверхневій гідросфері. Універсального методу очищення вод від нафтопродуктів не існує, кожен метод має свої переваги та недоліки. Крім того, в деяких випадках необхідно своєчасно та швидко визначити вид та ступінь забруднення і обрати оптимальний метод для очистки даного забруднення. Людина не завжди може належним чином виконати це завдання, оскільки рішення доводиться приймати в умовах невизначеності. Одним з ефективних методів розв'язання цієї проблеми є використання роботів зі штучним інтелектом, який за допомогою бази даних та бази знань, шляхом ідентифікації та використання методів прийняття рішень зміг би оцінити вид та ступінь нафтових забруднень і в результаті обрати оптимальний метод для очистки водних ресурсів від нафтових забруднень. У статті розглянуто основні методи очистки вод від нафтових забруднень, виявлено фактори, що впливають на вибір методу очищення води від нафтових забруднень. Для вибору методів очищення запропоновано використати критерії прийняття рішень в умовах невизначеності, а саме: критерій Вальда, критерій Лапласа, критерій Гурвіца та критерій Севіджа. Наведено альтернативи для прийняття рішень та фактори, що впливають на прийняття рішень. Побудовано матрицю рішень. Запропоновано методику пошуку оптимального рішення щодо вибору методів очистки водних ресурсів від нафтових забруднень. Для реалізації даної методики необхідно матрицю рішень заповнювати згідно даних анкет, фахівцями та експертами відповідних галузей. Було визначено, що оптимальним рішенням щодо вибору методу очистки вод від нафтових забруднень є біологічний метод. Отримані результати дозволять у подальшому провести ідентифікацію даних та виявити взаємозв'язки між видом забруднення та методом його очищення. В результаті чого можна буде створити базу даних та базу знань для робота зі штучним інтелектом, який зможе безпосередньо у місці забруднення виконувати відповідні очисні заходи.

No abstract

This article is devoted to automation of search of routes of passenger flows of inhabitants of the city on the basis of routes of public transport. To do this, it is proposed to use satellite data that reflect the movement of passengers. Based on the analysis of data arrays of information on the movement of cellular subscribers and the use of message messages to determine the effectiveness of passenger routes of public transport, the article proposes to create a system of automatic search of public transport routes, which includes different classes of charts and data bases. You can use data from cellular operators to do this. This can increase the accuracy of certain traffic volumes and the ability to monitor them in real time. Reliable information on the routes of urban public transport allows to determine passenger flows and efficiently perform transport services. The main requirements for modeling the city’s passenger traffic are presented. Methods of obtaining data on determining the city’s passenger traffic and public transport are considered. Documentation for the creation of the ISASR (Intelligent System for Automation Search of Routes) project has been developed. The MVC (Model-View-Controller) architectural template was used to develop the project. Class diagrams and precedent diagrams have been developed for the model. Database structures have been created and vehicle types and user types have been defined. Algorithms for finding routes for different situations, with different latitude and longitude coordinates, as well as different number of stops and transfers have been developed.