Розробка методики оцінки та прогнозування в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень

The method of estimation and forecasting in intelligent decision support systems was developed. The essence of the method is the analysis of the current state of the object and short-term forecasting of the object state. Objective and complete analysis is achieved by using improved fuzzy temporal models of the object state and an improved procedure for processing the original data under uncertainty. Also, the possibility of objective and complete analysis is achieved through an improved procedure for forecasting the object state and an improved procedure for learning evolving artificial neural networks. The concepts of fuzzy cognitive model are related by subsets of influence fuzzy degrees, arranged in chronological order, taking into account the time lags of the corresponding components of the multidimensional time series. The method is based on fuzzy temporal models and evolving artificial neural networks. The peculiarity of the method is the possibility of taking into account the type of a priori uncertainty about the object state (full awareness of the object state, partial awareness of the object state and complete uncertainty about the object state). The possibility to clarify information about the object state is achieved using an advanced training procedure. It consists in training the synaptic weights of the artificial neural network, the type and parameters of the membership function, as well as the architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. The object state forecasting procedure allows conducting multidimensional analysis, consideration, and indirect influence of all components of a multidimensional time series with their different time shifts relative to each other under uncertainty. The method provides an increase in data processing efficiency at the level of 15–25% using additional advanced procedures.Проведена разработка методики оценки и прогнозирования в интеллектуальных системах поддержки принятия решений. Сущность методики состоит в обеспечении анализа текущего состояния объекта, который анализируется и краткосрочного прогнозирования состояния объекта. Объективный и полный анализ достигается использованием усовершенствованных нечетких темпоральных моделей состояния объекта и усовершенствованной процедуры обработки исходных данных в условиях неопределенности. Также возможность объективного и полного анализа достигается за счет усовершенствованной процедуры прогнозирования состояния объекта и усовершенствованной процедуры обучения искусственных нейронных сетей, которые эволюционируют. Концепты нечеткой когнитивной модели связаны подмножествами нечетких степеней влияния, упорядоченных в хронологической последовательности с учетом временных лагов соответствующих компонентов многомерного временного ряда. В основу методики положенны нечеткие темпоральные модели и искусственные нейронные сети, которые эволюционируют. Особенностью методики есть возможность учета типа априорной неопределенности про состояние объекта (полной информированности про состояние объекта, частичной информированности про состояние объекта и полной неопределенности про состояние объекта). Возможность уточнения информации про состояние объекта достигается за счет использования усовершенствованной процедуры обучения. Сущность процедуры обучения заключается в том, что обучение синаптичних весов искусственной нейронной сети, типа и параметров функции принадлежности, а также архитектуры отдельных элементов и архитектуры искусственной нейронной сети в целом. Процедура прогнозирования про состояние объекта позволяет проводить многомерный анализ, учет и опосредствованное влияние всех компонентов многомерного временного ряда с разными временными сдвигами один относительно одного в условиях неопределенности. Использование методики позволяет добиться повышения эффективности оперативности обработки данных на уровне 15–25 % за счет использования дополнительных усовершенствованных процедур.Проведено розробку методики оцінки та прогнозування в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень. Сутність методики полягає в забезпеченні аналізу поточного стану об’єкту, що аналізується та короткострокового прогнозування стану об’єкту. Об’єктивний та повний аналіз досягається використанням удосконалених нечітких темпоральних моделей стану об’єкту та удосконаленої процедури обробки вихідних даних в умовах невизначеності. Також можливість об’єктивного та повного аналізу досягається за рахунок удосконаленої процедури прогнозування стану об’єкту та удосконаленої процедури навчання штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Концепти нечіткої когнітивної моделі пов’язані підмножинами нечітких ступенів впливу, упорядкованих в хронологічній послідовності з урахуванням часових лагів відповідних компонентів багатовимірного часового ряду. В основу методики покладені нечіткі темпоральні моделі та штучні нейронні мережі, що еволюціонують. Особливістю методики є можливість врахування типу апріорної невизначеності про стан об’єкту (повної інформованості про стан об’єкту, часткової інформованості про стан об’єкту та повної невизначеності про стан об’єкту). Можливість уточнення інформації про стан об’єкту досягається за рахунок використання удосконаленої процедури навчання. Сутність процедури навчання полягає в тому, що навчання синаптичних ваг штучної нейронної мережі, типу та параметрів функції належності, а також архітектури окремих елементів і архітектури штучної нейронної мережі в цілому. Процедура прогнозування про стан об’єкту дозволяє проводити багатовимірний аналіз, врахування і опосередкований вплив всіх компонентів багатовимірного часового ряду з їх різними часовими зсувами один відносно одного в умовах невизначеності. Використання методики дозволяє досягти підвищення ефективності оперативності обробки даних на рівні 15–25 % за рахунок використання додаткових удосконалених процедур

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

Методика підвищення завадозахищеності систем зв'язку

Nowadays, due to a severe shortage of radio resources of communication systems, which is caused by an increase in the number of subscribers of cellular communication systems, an increase in demand for information resources, which in turn leads to the search for new technological approaches to its solution. The analysis of well-known scientific works carried out in the article showed that the technology of orthogonal frequency multiplexing almost completely exhausted the possibility of its improvement. One of the ways to improve the efficiency of radio resource use of communicationsystems is using spectrally effective signals. This article has developed a methodology for improving the noise immunity of communication systems. The essence of this methodis to switch the modes of communication in the session mode, depending on the signal- interference situation in the channel, with the subsequent adjustment of the parameters of the communication channel by selecting the optimal signal-code structures. In the course of the research, the main provisions of the theory of communication, the theory of signal-code structures, the theory of noise immunity, as well as general scientific methods such as analysis and synthesis were used. A distinctive feature of this methodfrom the known,which determines its novelty are:the possibility of changing themode of operation in the session mode; the modes of operation of this technique are signals with orthogonal frequency multiplexing and spectral-effective signals. The proposed technique provides 15–18% more noise immunity compared with the known methods of generating spectral-effective signals, but 10–12% less noise immunity compared to the orthogonal signals.На даний час у зв'язку спостерігається жорсткий дефіцит радіоресурсу систем зв'язку, який викликаний збільшенням кількості абонентів систем стільникового зв'язку, зростанням попиту на інформаційні ресурси, що в свою чергу призводить до пошуку нових технологічних підходів до її вирішення. Проведений в статті аналіз відомих наукових праць показав, що технологія ортогонального частотного мультиплексування фактично повністю вичерпала можливість свого поліпшення. Одним із шляхів підвищення ефективності використання радіоресурсу систем зв'язку є перехід до використання спектрально-ефективних сигналів. В даній статті проведено розробку методики підвищення завадозахищеності систем зв'язку. Сутність даної методики полягає в перемиканні режимів роботи засобів зв'язку в режимі ведення сеансу зв'язку в залежності від сигнально-завадової обстановки в каналі, з подальшим корегуванням параметрів каналу зв'язку за рахунок вибору оптимальних сигнально-кодових конструкцій. В ході проведеного дослідження були використані основні положення теорії зв'язку, теорії сигнально-кодових конструкцій, теорії завадозахищеності, а також загальнонаукові методи, такі як аналіз і синтез. Відмінними особливостями даної методики від відомих, що визначають її новизну, є такі: можливість зміни режиму роботи в режимі сеансу зв'язку; режимами роботи даної методики є сигнали з ортогональним частотним мультипексуванням і спектрально- ефективні сигнали. Запропонована методика забезпечує на 15-18% більшу завадозахищеність в порівнянні з відомими методиками формування спектрально-ефективних сигналів, але на 10- 12% меншу завадозахищеність в порівнянні з ортогональними сигналами

Аналіз трафіку аноні мності протоколу на основі використання скритої марківської моделі довіри

Питання підвищення конфіденційності та скритності роботи користувачів в мережі Інтернет є найбільш актуальним питанням сьогодення. Одним з способів підвищення скритності користування послугами мережі Інтернет встановлення програмного забезпечення Tor, що дозволяє захиститися від “аналізу потоку даних” – різновиду мережевого нагляду, який загрожує персональній свободі і приватності користувачів, конфіденційності бізнес контактів і зв'язків, що реалізується за рахунок маршрутизації мережевого трафіку по розподіленої мережі серверів, запущених добровольцями з усього світу, що не дає можливості зовнішньому спостерігачеві відстежувати інтернет-з'єднання користувача, дізнатися які сайти були відвідані, а також не дає можливості сайту дізнатися фізичне місце знаходження користувача. Проте зазначене програмне забезпечення має вразливості, що призводять до втрати персональної свободи користувачів. Автором, шляхом застосування загальнонаукових методів, таких як аналіз та синтез, визначено перелік вразливостей та їх важливість для конфіденційності роботи програмного забезпечення Tor. Автором проведено моделювання роботи програмного забезпечення Tor за допомогою експериментального середовища та побудови експериментальних процедур, що засновані на використані математичного апарату Марківських ланцюгів. Результати експерименту свідчать про необхідність визначення вірності моделі для аналізу протоколу анонімності. Також в ході зазначеного дослідження розроблено алгоритм перевірки анонімності роботи користувачів програмного забезпечення Tor, що дозволяє визначити можливі місця витоку персональних відомостей користувачів. Ефективність запропонованого модельного алгоритму довіри демонструється шляхом обчислення величини набору даних навчання, необхідних для виведення протоколу бездротового доступу, проксі через Tor

Анализ трафика анонимности протокола на основе использования скрытой марковской модели доверия

The issue of increasing the confidentiality and stealth of users on the Internet is the most pressing issue of the day. One way to increase the secrecy of using Internet services is to install the Tor software, which protects itself from the "data flow analysis" is a type of network surveillance that threatens the privacy of users, the confidentiality of business contacts and communications implemented through routing network traffic over a distributed network of servers running volunteers from around the world that does not allow the external observer to monitor the user's Internet connection, find out which sites were visited, and also does not allow the site to know the physical location of the user. However, the software in question has vulnerabilities that result in the loss of personal user freedom. The author, through the application of general scientific methods such as analysis and synthesis, identified a list of vulnerabilities and their importance for the confidentiality of the Tor software. The author carried out the simulation of the Tor software by devices of the experimental environment and the construction of experimental procedures based on the used mathematical apparatus of the Markov chains. The results of the experiment indicate the necessity to determine the validity of the model for analysis of the anonymity protocol. In the course of this research, an algorithm for testing the anonymity of Tor software users was developed, which allows to identify possible sources of personal information of users. The effectiveness of the proposed modeling trust algorithm was demonstrated by calculating the value of a training set of data necessary for outputting a wireless access protocol, a proxy through Tor.Питання підвищення конфіденційності та скритності роботи користувачів в мережі Інтернет є найбільш актуальним питанням сьогодення. Одним з способів підвищення скритності користування послугами мережі Інтернет встановлення програмного забезпечення Tor, що дозволяє захиститися від “аналізу потоку даних” – різновиду мережевого нагляду, який загрожує персональній свободі і приватності користувачів, конфіденційності бізнес контактів і зв'язків, що реалізується за рахунок маршрутизації мережевого трафіку по розподіленої мережі серверів, запущених добровольцями з усього світу, що не дає можливості зовнішньому спостерігачеві відстежувати інтернет-з'єднання користувача, дізнатися які сайти були відвідані, а також не дає можливості сайту дізнатися фізичне місце знаходження користувача. Проте зазначене програмне забезпечення має вразливості, що призводять до втрати персональної свободи користувачів. Автором, шляхом застосування загальнонаукових методів, таких як аналіз та синтез, визначено перелік вразливостей та їх важливість для конфіденційності роботи програмного забезпечення Tor. Автором проведено моделювання роботи програмного забезпечення Tor за допомогою експериментального середовища та побудови експериментальних процедур, що засновані на використані математичного апарату Марківських ланцюгів. Результати експерименту свідчать про необхідність визначення вірності моделі для аналізу протоколу анонімності. Також в ході зазначеного дослідження розроблено алгоритм перевірки анонімності роботи користувачів програмного забезпечення Tor, що дозволяє визначити можливі місця витоку персональних відомостей користувачів. Ефективність запропонованого модельного алгоритму довіри демонструється шляхом обчислення величини набору даних навчання, необхідних для виведення протоколу бездротового доступу, проксі через Tor.Вопросы повышения конфиденциальности и скрытности работы пользователей в сети Интернет являются наиболее актуальными вопросами современности. Одним из способов повышения скрытности пользования услугами сети Интернет является установление программного обеспечения Tor, что позволяет защититься от “анализа потока данных” – разновидности сетевого надзора, который угрожает персональной свободе и приватности пользователей, конфиденциальности бизнес контактов и связей, реализуется за счет маршрутизации сетевого трафика по распределенной сети серверов, запущенных добровольцами со всего мира, что не дает возможности внешнему наблюдателю отслеживать интернет-соединения пользователя, узнать какие сайты были посещены, а также не дает возможности сайта узнать физическое местонахождение пользователя. Однако указанное программное обеспечение имеет уязвимости, приводящие к потере персональной свободы пользователей. Автором путем применения общенаучных методов ,таких как анализ и синтез, определен перечень уязвимостей и их важность для конфиденциальности работы программного обеспечения Tor. Автором проведено моделирование работы программного обеспечения Tor с помощью экспериментального среды и построения экспериментальных процедур, основанных на использованные математического аппарата марковской цепи. Результаты эксперимента свидетельствуют о необходимости определения верности модели для анализа протокола анонимности. Также в ходе указанного исследования разработан алгоритм проверки анонимности работы пользователей программного обеспечения Tor, что позволяет определить возможные места утечки персональных сведений пользователей. Эффективность предложенного модельного алгоритма доверия демонстрируется путем вычисления величины набора данных обучения, необходимых для вывода протокола беспроводного доступа, прокси через Tor

Розробка методики навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

We developed a method of training artificial neural networks for intelligent decision support systems. A distinctive feature of the proposed method consists in training not only the synaptic weights of an artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function. In case of impossibility to ensure a given quality of functioning of artificial neural networks by training the parameters of an artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of architecture, type and parameters of the membership function is based on the computing resources of the device and taking into account the type and amount of information coming to the input of the artificial neural network. Another distinctive feature of the developed method is that no preliminary calculation data are required to calculate the input data. The development of the proposed method is due to the need for training artificial neural networks for intelligent decision support systems, in order to process more information, while making unambiguous decisions. According to the results of the study, this training method provides on average 10–18 % higher efficiency of training artificial neural networks and does not accumulate training errors. This method will allow training artificial neural networks by training the parameters and architecture, determining effective measures to improve the efficiency of artificial neural networks. This method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures to improve the efficiency of training artificial neural networks, increasing the efficiency of information processing in artificial neural networks.Разработана методика обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемой методики состоит в том, что она проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности. При невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Также отличительной особенностью разработанной методики является то, что для вычисления входных данных не требуются предварительные расчетные данные. Разработка предложенной методики обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетяй для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности принимаемых решений. По результатам исследования установлено, что указанная методика обучения обеспечивает в среднем на 10‒18 % более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает погрешностей в ходе обучения. Указанная методика позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры, определить эффективные меры по повышению эффективности функционирования искусственных нейронных сетей. Использование указанной методики позволит снизить использование вычислительных ресурсов систем поддержки принятия решений и выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искусственных нейронных сетяхРозроблено методику навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованої методики полягає в тому, що вона проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається із врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та із врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Також відмінною особливістю розробленої методики є те, що для обчислення вхідних даних не потрібні попередні розрахункові дані. Розробка запропонованої методики обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. За результатами дослідження встановлено, що зазначена методика навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більш високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує похибок в ході навчання. Зазначена методика дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури, визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Використання зазначеної методики дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки прийняття рішень та виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Розробка методики адаптивного управління параметрами військових радіомереж

A method of adaptive control of military radio network parameters has been developed. This method allows predicting suppressed frequencies by electronic warfare devices, determining the topology of the military radio network. Also, this method allows determining rational routes of information transmission and operating mode of radio communications. Forecasting of the electronic environment is characterized by recirculation of input data for one count, resampling on a logarithmic time scale, finding a forecast for the maximum value of entropy and resampling the forecast on the exponential time scale. The developed method allows choosing a rational network topology. The choice of topology of the military radio communication system is based on the method of ant multi-colony system. The main idea of the new option of ant colony optimization is that instead of one colony of the traditional ant algorithm several colonies are used that work together in a common search space. However, this procedure additionally takes into account the type of a priori uncertainty and the evaporation coefficient of the pheromone level. The proposed method allows choosing a rational route for information transmission. The proposed procedure is based on an improved DSR algorithm. This method uses several operating modes of radio communications, namely the technology of multi-antenna systems with noise-like signals, with pseudo-random adjustment of the operating frequency and with orthogonal frequency multiplexing. The developed method provides a gain of 10‒16 % compared to conventional management approachesРазработана методика адаптивного управления параметрами военных радиосетей. Указанная методика позволяет провести прогнозирования подавленных частот средствами радиоэлектронной борьбы, определить топологию сети военного радиосвязи. Также указанная методика позволяет определить рациональные маршруты передачи информации и режим работы средств радиосвязи Прогнозирование радиоэлектронной обстановки отличается: рециркуляцией входных данных на один отсчет; передискретизацией в логарифмическом масштабе времени; нахождением прогноза для максимального значения энтропии и передискретизацией прогнозирования в експотенциальном масштабе времени. Разработанная методика позволяет выбрать рациональную топологию сети. В основу выбора топологии системы военного радиосвязи положен метод мультиколониальной муравьиной системы. Основная же идея нового варианта оптимизации по принципу муравьиной колонии заключается в том, что вместо привычной для традиционного муравьиного алгоритма одной колонии теперь используется несколько, действующих совместно в общем пространстве поиска. Вместе с тем, указанная процедура дополнительно учитывает тип априорной неопределенности и коэффициент испарения уровня феромонов. Предложенная методика позволяет выбрать оптимальный маршрут передачи информации. В основу предложенной процедуры положен усовершенствованный алгоритм DSR. В указанной методике используется несколько режимов работы средств радиосвязи, а именно: технология многоантенных систем с шумоподобными сигналами, с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты и с ортогональным частотным мультиплексированием. Разработанная методика позволяет получить выигрыш в 10–16% по сравнению с классическими подходами к управлению.Розроблено методику адаптивного управління параметрами військових радіомереж. Зазначена методика дозволяє: провести прогнозування подавлених частот засобами радіоелектронної боротьби, визначити топологію мережі військового радіозв’язку. Також зазначена методика дозволяє визначити раціональний маршрути передачі інформації та режим роботи засобів радіозв’язку Прогнозування радіоелектронної обстановки відрізняється: рециркуляцією вхідних даних на один відлік; передискретизацією в логарифмічному масштабі часу; знаходженням прогнозу для максимального значення ентропії та передискретизацією прогнозування в експотенційному масштабі часу. Розроблена методика дозволяє обрати раціональну топології мережі. В основу вибору топології системи військового радіозв’язку покладено метод мультиколоніальної мурашиної системи. Основна ж ідея нового варіанту оптимізації за принципом мурашиної колонії полягає в тому, що замість звичної для традиційного мурашиного алгоритму однієї колонії тепер використовується кілька, що діють спільно в загальному просторі пошуку. Разом з тим, зазначена процедура додатково враховує тип апріорної невизначеності та коефіцієнт випаровування рівня феромонів. Запропонована методика дозволяє обрати раціональний маршрут передачі інформації. В основу запропонованої процедури покладено удосконалений алгоритм DSR. В зазначеній методиці використовується декілька режимів роботи засобів радіозв’язку, а саме: технологія багатоантенних систем з шумоподібними сигналами, з псевдовипадковою перестройкою робочої частоти та з ортогональним частотним мультиплексуванням. Розроблена методика дозволяє отримати виграш у 10‒16 % у порівнянні з класичними підходами до управління