Антоневич , МаринаМаринаАнтоневичДідик , АннаАннаДідик0000-0002-9954-8767Снитюк, ВіталійВіталійСнитюк2026-03-172026-03-172020-02-01Антоневич, М., Дідик, А., Снитюк, В. (2020). OPTIMIZATION OF THE FIRE MONITORING SYSTEM USING THE METHOD OF DEFORMED STARS. Information systems and technologies security, 1(2), 60–66. https://doi.org/10.17721/ISTS.2020.1.60-6610.17721/ISTS.2020.1.60-66https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/12636In this paper are being considered the aspects of two variables function optimization problem solving, which, in general, is poly-extremal and undifferentiated. The classic methods of continuous optimization are not applicable in this case. One of the most commonly used methods of solving this problem is evolutionary algorithms, which can be divided into two classes. The first class includes algorithms where a potential offspring-solution is generated by two parent-solutions solutions, in the second case, the offspring-solution is generated by one parent-solution. There is deformed star method proposed where the population of parental solutions is 3, 4, and 5 point groups. The application of proposed method is shown to solve the optimization problem of fire monitoring system for buildings, which minimizes the time of its operation. The buildings where fire load can be both permanent and variable are considered. Such buildings include concert halls, nightclubs, supermarkets, logistics facilities and more. Fires at such buildings result in human sacrifice and serious material loss. Timely activation of the fire alarm system have great importance. The objective function of the problem is determined by the distance from the horizontal projections of the detectors to the sources of fire and the probability of triggering the detectors. The solution is optimizing location of fire detectors, taking into account their number and the fire load of the room. The advantages of the developed method over genetic algorithms, evolutionary strategies and differential evolution as the most typical evolutionary algorithms are shown. Numerical experiments were carried out, which showed the increased accuracy of calculations and the increased speed of method convergence.У статті розглядаються аспекти розв’язання задачі оптимізації функції двох змінних, яка, у загальному випадку є поліекстремальною та недиференційованою. Класичні методи неперервної оптимізації у цьому випадку є незастосовними. Одним із найбільш часто використовуваних методів розв’язання такої задачі є еволюційні алгоритми, які можна розділити на два класи. До першого класу належать алгоритми, де потенційний розв’язок-нащадок генерується двома батьківськими розв’язками, у другому випадку нащадок генерується одним батьківським розв’язком. Запропоновано метод деформованих зірок, де популяцію батьківських розв’язків становлять 3-х, 4-х та 5-ти точкові групи. Показано застосування пропонованого методу до розв’язання задачі оптимізації системи пожежного моніторингу будівель та споруд, що приводить до мінімізації часу її спрацювання. Розглянуті будівлі, де пожежне навантаження може мати як постійний, так і змінний характер. До таких будівель відносяться концертні зали, нічні клуби, супермаркети логістичні споруди тощо. Пожежі на таких об’єктах призводять до людських жертв та значних матеріальних збитків. Вчасне спрацювання системи пожежної сигналізації набуває великого значення. Цільова функція задачі визначена з урахуванням відстані від горизонтальних проекцій сповіщувачів до джерел виникнення пожежі та ймовірності спрацювання сповіщувачів. Розв’язком задачі є оптимізоване розміщення пожежних сповіщувачів із урахуванням їх кількості та пожежного навантаження приміщення. Показані переваги розробленого методу перед генетичними алгоритмами, еволюційними стратегіями та методом диференціальної еволюції як найбільш типовими еволюційними алгоритмами. Проведені чисельні експерименти, які засвідчили підвищену точність розрахунків та збільшену швидкість збіжності методу.ukfire alarm systemmethod of deformed starsoptimisationсистема пожежної сигналізаціїметод деформованих зірокоптимізаціяСтаття