Удосконалення методу оптимізації на основі алгоритму зграї вовків

The problem that is solved in the research is to increase the efficiency of decision making in management tasks while ensuring the given reliability, regardless of the hierarchical nature of the object. The object of the research is decision making support system. The subject of the research is the decision making process in management tasks using an improved wolf flock algorithm. The hypothesis of the research is to increase the efficiency of decision making with a given assessment reliability. In the course of the research, an improved optimization method based on an improved wolf flock algorithm was proposed. In the course of the conducted research, the general provisions of the theory of artificial intelligence were used to solve the problem of analyzing the objects state and subsequent parametric management in intelligent decision making support systems. The essence of the improvement lies in the use of the following procedures, which improve basic procedures of the wolf flock algorithm, namely search and chase: – taking into account the type of uncertainty of the initial data while constructing the wolf flock path metric; – searching for a solution in several directions using individuals from the wolf flock; – initial presentation of individuals from the wolf flock; – an improved procedure for adapting a flock of wolves; – taking into account the available computing resources while choosing the number of leaders in a flock of wolves. An example of the use of the proposed method is presented on the example of assessing the state of the operational situation of a group of troops (forces). The specified example showed an increase in the efficiency of data processing at the level of 23–30 % due to the use of additional improved proceduresПроблема, яка вирішується в дослідженні, є підвищення оперативності прийняття рішення в задачах управління при забезпеченні заданої достовірності незалежно від ієрархічності об’єкту. Об’єктом дослідження є системи підтримки прийняття рішень. Предметом дослідження є процес прийняття рішення в задачах управління за допомогою удосконаленого алгоритму зграї вовків. Гіпотезою дослідження є підвищення оперативності прийняття рішення при заданій достовірності оцінювання. В ході дослідження запропоновано удосконалений метод оптимізації на основі удосконаленого алгоритму зграї вовків. В ході проведеного дослідження використовувалися загальні положення теорії штучного інтелекту – для вирішення задачі аналізу стану об’єктів та послідуючого параметричного управління в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень. В основу дослідження покладено основні процедури алгоритму зграї вовків та генетичного алгоритму. Сутність удосконалення полягає в використанні наступних процедур, які удосконалюють обидві базові процедури алгоритму зграї вовків, а саме пошуку та погоні: – врахування типу невизначеності вихідних даних при побудові метрики шляху зграї вовків; – пошуку рішення у декількох напрямках з використанням особин з зграї вовків; – початкового виставлення особин зі зграї вовків; – удосконаленою процедурою пристосування зграї вовків; – врахуванням наявних обчислювальних ресурсів при виборі кількості ватажків у зграї вовків. Проведений приклад використання запропонованого методу на прикладі оцінки стану оперативної обстановки угруповання війсь (сил). Зазначений приклад показав підвищення ефективності оперативності обробки даних на рівні 23–30 % за рахунок використання додаткових удосконалених процеду

Розробка методики пошуку рішень з використанням удосконаленого алгоритму косяків риб

The object of research is decision support systems. The subject of research is the decision-making process in management problems using the fish school (FSH) algorithm, an advanced genetic algorithm and evolving artificial neural networks. A solution search method using an improved FSH algorithm is proposed. The study is based on the FSH algorithm for finding a solution on the object state. For training FSH, evolving artificial neural networks are used. The method has the following sequence of actions: – input of initial data; – processing of initial data taking into account the degree of uncertainty; – checking the fitness function of the solution found; – procedure of feeding fish agents (FA); – instinctive-collective FA swimming; – calculation of the center of school gravity; – collective voluntary FA swimming; – changing the FA swimming parameters; – training of FA knowledge bases. The originality of the proposed method lies in the arrangement of FA taking into account the uncertainty of the initial data, improved global and local search procedures taking into account the degree of noise of data about the state of the analysis object. The peculiarity of the proposed method is the use of an improved FA training procedure. The training procedure consists in learning the 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. The use of the method makes it possible to increase the efficiency of data processing at the level of 18–25 % due to the use of additional improved procedures. The proposed method should be used to solve the problems of evaluating complex and dynamic processes in the interest of solving national security problemsОб’єктом дослідження є системи підтримки прийняття рішень. Предметом дослідження є процес прийняття рішення в задачах управління за допомогою алгоритму косяків риб (КР), удосконаленого генетичного алгориту та штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Запропоновано методику пошуку рішень з використанням удосконаленого алгоритму КР. В основу дослідження покладений алгоритм КР – для пошуку рішення щодо стану об’єкту. Для навчання КР – використовуються штучні нейронні мережі, що еволюціонують. Методика має наступну послідовність дій: – введення вихідних даних; – оброблення вихідних даних з урахуванням ступеню невизначеності; – перевірка функції придатності знайденого рішення; – процедура годівлі агентів риб (АР); – інстинктивно-колективне плавання АР; – обчислення центру тяжіння косяка; – колективно-вольове плавання АР; – зміна параметрів плавання АР; – навчання баз знань АР. Оригінальність запропонованої методики полягає у розставленні АРз урахуванням невизначеності вихідних даних, удосконаленими процедурами глобального та локального опушку з урахуванням ступеню зашумленості даних про стан об’єкту аналізу. Особливість запропонованої методики полягає в використанні удосконаленої процедури навчання АР. Процедура 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. Використання методики дозволяє досягти підвищення оперативності обробки даних на рівні 18–25 % за рахунок використання додаткових удосконалених процедур. Запропоновану методику доцільно використовувати для вирішення задач оцінки складних та динамічних процесів в інтересах вирішення завдань національної безпек

Розробка методу оцінки захищеності складних технічних систем з використанням штучних імунних систем

Ensuring the security of complex technical systems of various functional purposes requires a constant search for new scientific and practical approaches in order to ensure its proper level against a growing list of new risks and threats. Nowadays, no state in the world is able to work on the creation and implementation of artificial intelligence in isolation from others. Artificial intelligence technologies are actively used to solve both general and highly specialized tasks in various spheres of society. The problem of synthesis of management of complex technological processes is an urgent task in management theory. A promising direction in the design of such complex ones is the use of bio-inspired algorithms that are effectively used while solving optimization tasks. Thus, the object of research is complex technical systems. The subject of research is the state security of complex technical systems. The research developed a method for assessing the security of complex technical systems using artificial immune systems. The novelty of the proposed method consists in: ‒ taking into account while calculating the correction factor for the degree of uncertainty about the state of a complex technical system; ‒ reducing computing costs while assessing the state of a complex technical system; ‒ improved implementation of procedures for solving the task of influencing relationships in a complex technical system; ‒ creating a multi-level and interconnected description of hierarchical complex technical systems; ‒ the possibility of performing calculations with source data that are different in nature and units of measurement. It is advisable to implement the mentioned technique in specialized software, which is used to analyze the state of complex technical systems and make decisions.Забезпечення захищеності складних технічних систем різноманітного функціонального призначення вимагає постійного пошуку нових наукових та практичних підходів з метою забезпечення її належного рівня від зростаючого переліку нових ризиків та загроз. На сьогодні жодна держава у світі не спроможна ізольовано від інших працювати над створенням і впровадженням штучного інтелекту. Технології штучного інтелекту активно застосовуються для вирішення як загальних та вузькоспеціазованих завдань в різних галузях діяльності суспільства. Проблема синтезу управління складними технологічними процесами є актуальним завданням у теорії управління. Перспективним напрямом при проєктуванні подібних складних є застосування біоінспірованих алгоритмів, що ефективно використовуються під час вирішення оптимізаційних завдань. Отже, об’єктом дослідження є складні технічні системи. Предметом дослідження є захищеність стану складних технічних систем. В дослідженні проведено розробку методу оцінки захищеності складних технічних систем з використанням штучних імунних систем. Новизна запропонованого методу полягає у: ‒ врахуванні при розрахунках корегувального коефіцієнту на ступінь невизначеності про стан складної технічної системи; ‒ зменшенні обчислювальних витрат при оцінюванні стану складної технічної системи; ‒ удосконалені процесу реалізації процедури вирішення завдання впливу взаємозв’язків в складній технічній системі; ‒ створенні багаторівневого та взаємопов’язаного опису ієрархічних складних технічних систем; ‒ можливості проведення розрахунків з вихідними даними, що є різні за природою та одиницями вимірювання. Зазначену методику доцільно реалізувати у спеціалізованому програмному забезпеченні, яке використовується для аналізу стану складних технічних систем та прийнятті рішень