Тема работы относится к разработке информационных систем. В разработке были использованы технологии машинного обучения, такие как муравьиный алгоритм. Были исследованы метод полного перебора и муравьиный алгоритм на возрастание временных затрат при увеличении входных данных. Тема актуальна, так как большой объем работы в Октябрьской ДИ диктует потребность в создании единой базы данных по всем средствам измерений на новом уровне реализации. В условиях тотальной цифровизации это логический шаг к построению автоматизированной модели управления производством. Работа состоит из введения, шести основных глав и заключительной части. Цель, задачи и актуальность работы раскрыты во введении. Первая исследовательская глава дает обзор предметной области: организация работы метролога, анализ существующей ИС АРМ-Метролога, понятие логистики и логистических ИС. Вторая глава посвящена обзору алгоритмов кластеризации и локального поиска. В третьей главе сформулированы технические требования к модулю, разработана архитектура модуля. В четвертой практической главе ведется разработка модуля. Реализуются алгоритмы кластеризации, полного перебора и муравьиный. Пятая глава содержит в себе результаты тестирования алгоритмов. Делаются выводы об эффективности использования алгоритмов полного перебора и муравьиного при увеличении объема данных. В шестой главе представлены результаты апробации модели. В заключительной части сделаны выводы о проделанной работе и дальнейшем развитии ИС. В приложении представлен код программы (частично).

The topic of the work relates to the development of information systems. Machine learning technologies, such as the ant algorithm, were used in the development. The full search method and the ant algorithm for increasing time costs with increasing input data were investigated. The topic is relevant, as a large amount of work in the October DI dictates the need to create a single database for all measuring instruments at a new level of implementation. In the context of total digitalization, this is a logical step towards building an automated production management model. The work consists of an introduction, six main chapters and a final part. The purpose, objectives and relevance of the work are disclosed in the introduction. The first research chapter provides an overview of the subject area: the organization of the work of the metrologist, the analysis of the existing IS of the ARM-Metrologist, the concept of logistics and logistics IS. The second chapter is devoted to an overview of clustering and local search algorithms. In the third chapter, the technical requirements for the module are formulated, and the module architecture is developed. In the fourth practical chapter, the module is being developed. Algorithms of clustering, full search and ant-like are implemented. The fifth chapter contains the results of testing algorithms. Conclusions are drawn about the effectiveness of using the full search and ant algorithms when increasing the amount of data. The sixth chapter presents the results of testing the model. In the final part, conclusions are drawn about the work done and the further development of IP. The appendix contains the program code (partially).