Розробка методики структурно-параметричної оцінки стану об’єкту

A method of structural and parametric assessment of the object state has been developed. The essence of the method is to provide an analysis of the current state of the object under analysis. The key difference of the developed method is the use of advanced procedures for processing undefined initial data, selection, crossover, mutation, formation of the initial population, advanced procedure for training artificial neural networks and rounding coordinates. The use of the method of structural-parametric assessment of the object state allows increasing the efficiency of object state assessment. An objective and complete analysis is achieved using an advanced algorithm of evolution strategies. The essence of the training procedure is the training of synaptic weights of the artificial neural network, the type and parameters of the membership function, the architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. An example of using the proposed method in assessing the operational situation of the troops (forces) grouping is given. The developed method is 30–35 % more efficient in terms of the fitness of the obtained solution compared to the conventional algorithm of evolution strategies. Also, the proposed method is 20–25 % better than the modified algorithms of evolution strategies due to the use of additional improved procedures according to the criterion of fitness of the obtained solution. The proposed method can be used in decision support systems of automated control systems (artillery units, special-purpose geographic information systems). It can also be used in DSS for aviation and air defense ACS, DSS for logistics ACS of the Armed Forces of UkraineПроведена разработка методики структурно-параметрической оценки состояния объекта. Сущность методики заключается в обеспечении анализа текущего состояния объекта, который анализируется. Ключевым отличием разработанной методики, является использование усовершенствованных процедур обработки неопределенных исходных данных, селекции, скрещивания, мутации, формирования начальной популяции, усовершенствованной процедуры обучения искусственных нейронных сетей и округления координат. Использование методики структурно-параметрической оценки состояния объекта позволяет повысить оперативность оценки состояния объекта. Объективный и полный анализ достигается использованием усовершенствованного алгоритма эволюционных стратегий. Сущность процедуры обучения состоит в том, что происходит обучение синаптических весов искусственной нейронной сети, типа и параметров функции принадлежности, а также архитектуры отдельных элементов и архитектуры искусственной нейронной сети в целом. Приведён пример использования предложенной методики на примере оценки состояния оперативной обстановки группировки войск (сил). Разработанная методика имеет на 30–35 % большую эффективность по критерию пригодности полученного решения по сравнению с классическим алгоритмом эволюционных стратегий. Также предложенная методика лучше на 20–25 % по сравнению с модифицированными методами эволюционных стратегий за счет использования дополнительных усовершенствованных процедур по критерию пригодности полученного решения. Предлагается использование предложенной методики в системах поддержки принятия решений автоматизированных систем управления (артиллерийских подразделений, геоинформационных систем специального назначения). Также возможно использование в СППР АСУ авиацией и противовоздушной обороны, СППР АСУ логистического обеспечения Вооруженных Сил УкраиныПроведено розробку методики структурно-параметричної оцінки стану об’єкту. Сутність методики полягає в забезпеченні аналізу поточного стану об’єкту, що аналізується. Ключовою відмінністю розробленої методики, є використання удосконалених процедур оброблення невизначених вихідних даних, селекції, схрещування, мутації, формування початкової популяції, удосконаленої процедури навчання штучних нейронних мереж та округлення координат. Використання методики структурно-параметричної оцінки стану об’єкту дозволяє підвищити оперативність оцінки стану об’єкту. Об’єктивний та повний аналіз досягається використанням удосконаленого алгоритму еволюційних стратегій. Сутність процедури навчання полягає в тому, що відбувається навчання синаптичних ваг штучної нейронної мережі, типу та параметрів функції належності, а також архітектури окремих елементів і архітектури штучної нейронної мережі в цілому. Наведений приклад використання запропонованої методики на прикладі оцінки стану оперативної обстановки угруповання війсь (сил). Розроблена методика має на 30–35 % більшу ефективність за критерієм придатності отриманого рішення в порівнянні з класичним алгоритмом еволюційних стратегій. Також запропонована методика є кращою на 20–25 % у порівнянні з модифікованими алгоритмами еволюційних стратегій за рахунок використання додаткових удосконалених процедур за критерієм придатності отриманого рішення. Пропонується використання запропонованої методики в системах підтримки прийняття рішень автоматизованих систем управління (СППР АСУ) артилерійськими підрозділами, геоінформаційних систем спеціального призначення). Також можливо використання СППР АСУ авіацією та протиповітряної оборони, СППР АСУ логістичного забезпечення Збройних Сил Україн