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 математичної моделі управління радіоресурсом систем радіозв’язку спеціального призначення на основі еволюційного підходу

The object of research is a special-purpose radio communication system. A special purpose radio communication system is affected by many different destructive influences. The main ones are deliberate interference and cybernetic impact of various purposes. The above causes the search for new scientific approaches to identify and identify the destructive impact on special-purpose radio communications in order to increase the operational efficiency of special-purpose radio communications systems. In this work, the problems of developing a mathematical model for managing the radio resource of special-purpose radio communication systems based on the evolutionary approach are solved. In the course of the research, the authors of the work used the main provisions of the theory of artificial intelligence, the theory of automation, the theory of complex technical systems, as well as general scientific methods of cognition, namely analysis and synthesis. The proposed methodological approach was developed taking into account the practical experience of the authors of this work during military conflicts of the last decade. The research results will be useful for: – development of new radio resource management algorithms; – substantiation of recommendations for improving the efficiency of radio resource operational management; – analysis of the radio-electronic situation during the conduct of hostilities (operations); – when creating promising technologies for increasing the efficiency of radio resource operational management; – assessment of the adequacy, reliability, sensitivity of the scientific and methodological apparatus for the operational management of the radio resource; – development of new and improvement of existing radio resource management models. Directions for further research will be aimed at developing a methodology for intelligent control of the radio resource of special-purpose radio communication systems.Объектом исследования является система радиосвязи специального назначения. На систему радиосвязи специального назначения влияют многие разные деструктивные воздействия. Главными из них являются преднамеренные помехи и кибернетическое воздействие разного целевого назначения. Указанное обуславливает поиск новых научных подходов по выявлению и идентификации деструктивного воздействия на радиосвязи специального назначения для повышения оперативности функционирования систем радиосвязи специального назначения. В данной работе решены задачи разработки математической модели управления радиоресурсом систем радиосвязи специального назначения на основе эволюционного подхода. В ходе проведенного исследования авторами работы были использованы основные положения теории искусственного интеллекта, теории автоматизации, теории сложных технических систем, а также общенаучных методов познания, а именно анализа и синтеза. Предложенный методический подход был разработан с учетом практического опыта авторов данной работы в ходе военных конфликтов последнего десятилетия. Результаты исследования пригодятся при: – разработке новых алгоритмов управления радиоресурсом; – обосновании рекомендаций по повышению эффективности оперативного управления радиоресурсом; – анализе радиоэлектронной обстановки в ходе ведения боевых действий (операций); – при создании перспективных технологий повышения эффективности оперативного управления радиоресурсом; – оценке адекватности, достоверности, чувствительности научно-методического аппарата оперативного управления радиоресурсом; – разработке новых и усовершенствовании существующих моделей управления радиоресурсом. Направления дальнейших исследований будут направлены на разработку методологии интеллектуального управления радиоресурсом систем радиосвязи специального назначения.Об'єктом дослідження є система радіозв’язку спеціального призначення. На систему радіозв’язку спеціального призначення впливають багато різних деструктивних впливів. Найголовнішими з них є навмисні завади та кібернетичний вплив різноманітного цільового призначення. Зазначене обумовлює пошук нових наукових підходів з виявлення та ідентифікації деструктивного впливу на системи радіозв’язку спеціального призначення для підвищення оперативності функціонування систем радіозв’язку спеціального призначення. У даній роботі вирішено завдання з розробки математичної моделі управління радіоресурсом систем радіозв’язку спеціального призначення на основі еволюційного підходу. В ході проведеного дослідження авторами роботи були використані основні положення теорії штучного інтелекту, теорії автоматизації, теорії складних технічних систем, а також загальнонаукові методи пізнання, а саме аналізу та синтезу. Запропонований методичний підхід був розроблений з урахуванням практичного досвіду авторів зазначеної роботи в ході військових конфліктів останнього десятиріччя. Результати дослідження стануть у нагоді при: – розробці нових алгоритмів управління радіоресурсом; – обґрунтуванні рекомендацій щодо підвищення ефективності оперативного управління радіоресурсом; – аналізі радіоелектронної обстановки в ході ведення бойових дій (операцій); – при створенні перспективних технологій підвищення ефективності оперативного управління радіоресурсом; – оцінці адекватності, достовірності, чутливості науково-методичного апарату оперативного управління радіоресурсом; – розробці нових та удосконаленні існуючих моделей управління радіоресурсом. Напрямки подальших досліджень будуть спрямовані на розробку методології інтелектуального управління радіоресурсом систем радіозв’язку спеціального призначення

Development of A Mathematical Model of Radio Resource Management of Special Purpose Radio Communication Systems Based on an Evolutionary Approach

The object of research is a special-purpose radio communication system. A special purpose radio communication system is affected by many different destructive influences. The main ones are deliberate interference and cybernetic impact of various purposes. The above causes the search for new scientific approaches to identify and identify the destructive impact on special-purpose radio communications in order to increase the operational efficiency of special-purpose radio communications systems. In this work, the problems of developing a mathematical model for managing the radio resource of special-purpose radio communication systems based on the evolutionary approach are solved. In the course of the research, the authors of the work used the main provisions of the theory of artificial intelligence, the theory of automation, the theory of complex technical systems, as well as general scientific methods of cognition, namely analysis and synthesis. The proposed methodological approach was developed taking into account the practical experience of the authors of this work during military conflicts of the last decade. The research results will be useful for: – development of new radio resource management algorithms; – substantiation of recommendations for improving the efficiency of radio resource operational management; – analysis of the radio-electronic situation during the conduct of hostilities (operations); – when creating promising technologies for increasing the efficiency of radio resource operational management; – assessment of the adequacy, reliability, sensitivity of the scientific and methodological apparatus for the operational management of the radio resource; – development of new and improvement of existing radio resource management models. Directions for further research will be aimed at developing a methodology for intelligent control of the radio resource of special-purpose radio communication systems

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 мавп

The object of the research is decision support systems. The subject of the research is the decision-making process in management problems using the monkey algorithm and evolving artificial neural networks. A solution search method using an improved monkey algorithm is proposed. The research is based on the monkey algorithm – for finding a solution regarding the state of an object. For training monkey agents (MA), evolving artificial neural networks are used. The method has the following sequence of steps: – input of initial data; – processing of initial data taking into account the degree of uncertainty; – a search vector is generated for each MA, taking into account the degree of uncertainty; – determination of the initial speed of MA movement; – calculation of the fitness function of the MA solution; – calculation of the height of MA movement; – verification of fulfillment of local jump conditions; – generation of local search plane coordinates; – calculation of the fitness function of the MA solution; – generation of global search plane coordinates; – search distribution among the MA flock; – changing the speed of MA movement; – checking the permissible value of the obtained solution regarding the object state; – training of MA knowledge bases. The originality of the proposed method lies in the arrangement of MA taking into account the uncertainty of the initial data, improved procedures of global and local search taking into account the degree of noise of data about the state of the analysis object. A feature of the proposed method is the use of an improved MA training procedure. The training procedure consists in learning the parameters and architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. The method makes it possible to increase the efficiency of data processing at the level of 23–28 % due to the use of additional improved proceduresОб’єктом дослідження є системи підтримки прийняття рішень. Предметом дослідження є процес прийняття рішення в задачах управління за допомогою алгоритму мавп та штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Запропоновано методику пошуку рішень з використанням удосконаленого алгоритму мавп. В основу дослідження покладений алгоритм мавп – для пошуку рішення щодо стану об’єкту. Для навчання агентів мавп (АМ) – використовуються штучні нейронні мережі, що еволюціонують. Методика має наступну послідовність дій: – введення вихідних даних; – оброблення вихідних даних з урахуванням ступеню невизначеності; – для кожного АМ генерується вектор пошуку з урахуванням ступеню невизначеності; – визначення початкової швидкості руху АМ – обчислення функція придатності рішення АМ; – обчислення висоти руху АМ; – перевірка виконання умов локального стрибка; – генерація координат площини локального пошуку; – обчислення функція придатності рішення АМ; – генерація координат площини глобального пошуку; – розподіл пошуку між зграєю АМ; – зміна швидкості руху АМ; – перевірка допустимого значення отриманого рішення щодо стану об’єкту; – навчання баз знань АМ. Оригінальність запропонованої методики полягає у розставленні АМ з урахуванням невизначеності вихідних даних, удосконаленими процедурами глобального та локального опушку з урахуванням ступеню зашумленості даних про стан об’єкту аналізу. Особливістю запропонованої методики полягає в використанні удосконаленої процедури навчання АМ. Процедура навчання полягає в тому, що відбувається навчання параметрів та архітектури окремих елементів і архітектури штучної нейронної мережі в цілому. Використання методики дозволяє досягти підвищення оперативності обробки даних на рівні 23–28 % за рахунок використання додаткових удосконалених процеду

Розробка методики пошуку рішень в сфері національної безпеки з використанням біоінспірованих алгоритмів

The object of research are decision support systems. The subject of research is the decision-making process in management problems using bio-inspired algorithms. A method for the search of solutions in the field of national security using bio-inspired algorithms is proposed. The proposed method is based on a combination of an artificial bat algorithm and evolving artificial neural networks. The method has the following sequence of actions: ‒ input of initial data; ‒ processing of initial data taking into account the degree of uncertainty; ‒ numbering of bat agents (BA); ‒ placement of bat agents taking into account the degree of uncertainty about the state of the analysis object in the search space; ‒ setting the initial BA speed and the echolocation frequency of each BA; ‒ starting a local search; ‒ launching a global search; ‒ training knowledge bases of bat agents. The originality of the proposed method consists in the arrangement of bat agents taking into account the uncertainty of initial data, improved global and local search procedures taking into account the noise degree of data about the state of the analysis object. Another feature of the proposed method is the use of an improved procedure for training bat agents. The training procedure consists in learning the synaptic weights of an 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 method makes it possible to increase the efficiency of data processing at the level of 13–21 % 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 interests of solving national security problemsОб’єктом дослідження є системи підтримки прийняття рішень. Предметом дослідження є процес прийняття рішення в задачах управління за допомогою біоінспірованих алгоритмів. Запропоновано методику пошуку рішень в сфері національної безпеки з використанням біоінспірованих алгоритмів. Запропонована методика заснована на поєднанні штучного алгоритму кажанів та штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Методика має наступну послідовність дій: ‒ введення вихідних даних; ‒ оброблення вихідних даних з урахуванням ступеню невизначеності; ‒ нумерація агентів-кажанів (АК); ‒ розставлення агентів-кажанів з урахування ступеню невизначеності про стан об’єкту аналізу у просторі пошуку; ‒ задання початкової швидкості АК та частоти ехолокації кожного АК; ‒ запуск локального пошуку; ‒ запуск глобального пошуку; ‒ навчання баз знань агентів-кажанів. Оригінальність запропонованої методики полягає у розставленні агентів-кажанів з урахуванням невизначеності вихідних даних, удосконаленими процедурами глобального та локального опушку з урахуванням ступеню зашумленості даних про стан об’єкту аналізу. Також особливістю запропонованої методики полягає в використанні удосконаленої процедури навчання агентів-кажанів. 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 13–21 % 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 методики ідентифікації стану різнорідних динамічних об’єктів

Artificial intelligence technologies are actively used to solve both general and highly specialized tasks. In the process of assessing (identifying) the condition of complex and heterogeneous objects, there is a high degree of a priori uncertainty regarding their condition and a small amount of initial data describing them. The trends of armed conflicts of the last decades and the regularities of the development of information systems, convincingly indicate the need to change approaches to the collection of information from various sources and their analysis. There is a constant transformation of the forms of information presentation and the order of storage and access to various types of data. The problem of integrating disparate sources of information collection into a single information space is also not fully resolved. That is why the issue of improving the efficiency of assessing the state of complex and heterogeneous dynamic objects is an important and urgent issue. The objects of research are heterogeneous dynamic objects. The subject of the research is the identification of the state of heterogeneous dynamic objects. In the research, the method of identifying the state of heterogeneous dynamic objects was developed. The novelty of the proposed method consists in: ‒ taking into account the degree of uncertainty about the state of a heterogeneous dynamic object; ‒ taking into account the degree of data noise as a result of distortion of data characterizing the state of a heterogeneous dynamic object; ‒ reducing computing costs while assessing the state of heterogeneous dynamic objects; ‒ the possibility of performing calculations with source data that are different in nature and units of measurement. It is advisable to implement the mentioned method in specialized software, which is used to analyze the state of complex technical systems and make decisions.Технології штучного інтелекту активно застосовуються для вирішення як загальних, так і вузькоспеціалізованих завдань. В процесі оцінювання (ідентифікації) стану складних та різнорідних об’єктів є високий ступінь апріорної невизначеності стосовно їх стану та малий обсяг вихідних даних, що їх описують. Тенденції збройних конфліктів останніх десятиріч, а також закономірності розвитку інформаційних систем переконливо свідчать про необхідність зміни підходів до збору інформації від різнотипних джерел та їх аналізу. Відбувається постійна трансформація форм представлення інформації та порядку зберігання та доступу до різнотипних даних. Невирішеною повністю також є проблема інтеграції різнорідних джерел збору інформації в єдиний інформаційний простір. Саме тому питання підвищення оперативності оцінювання стану складних та різнорідних динамічних об’єктів є важливим та актуальним питанням. Об’єктом дослідження є різнорідні динамічні об’єкти. Предметом дослідження є ідентифікація стану різнорідних динамічних об’єктів. В дослідженні проведено розробку методики ідентифікації стану різнорідних динамічних об’єктів. Новизна запропонованої методики полягає у: ‒ врахуванні ступеню невизначеності про стан різнорідного динамічного об’єкту; ‒ врахуванні ступеню зашумленості даних в результаті викривлення даних, що характеризують стан різнорідного динамічного об’єкту; ‒ зменшенні обчислювальних витрат при оцінювання стану різнорідних динамічних об’єктів; ‒ 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

Розробка імітаційної моделі мобільної радіомережі спеціального призначення з можливістю до самоорганізації

The object of research is the military radio communication system. Effective operation of routing protocols is possible only if there is reliable information about the network topology for each of the network nodes. Construction of special purpose radio networks with the possibility of self-organization is possible only in the presence of adequate and reliable models of their work in different applications and the impact nature. It necessitates the development of new and adequate algorithms (methods, techniques) for modeling routing algorithms in special purpose radio networks with the possibility of self-organization. This work solves the problem of developing a simulation model of a mobile radio network for special purposes with the possibility of self-organization. In the course of the research, the authors used the main provisions of the queuing theory, the theory of automation, the theory of complex technical systems and general scientific methods of cognition, namely analysis and synthesis. This simulation model was developed to assess the effectiveness and adequacy of the developed scientific and methodological apparatus for routing management in special purpose radio networks with the possibility of self-organization. The research results will be useful in: ‒ development of new routing algorithms; ‒ substantiation of recommendations for improving the efficiency of the route selection process in networks with the possibility of self-organization; ‒ analysis of the electronic situation during hostilities (operations); ‒ while creating promising technologies to increase the efficiency of mobile radio networks; ‒ assessment of adequacy, reliability, sensitivity of routing algorithms; ‒ development of new and improvement of existing simulation routing models. Areas of further research will focus on the development of a methodology for the operational management of interference protection of intelligent military radio communication systems.Объектом исследования является система военной радиосвязи. Эффективная работа протоколов маршрутизации возможна только при наличии достоверной информации о топологии сети для каждого из узлов сети. Построение радиосетей специального назначения, с возможностью к самоорганизации, возможна только при наличии адекватных и достоверных моделей их работы в различных вариантах применения и характера воздействия. Это обусловливает необходимость разработки новых и адекватных алгоритмов (методов, методик) моделирования алгоритмов маршрутизации в сетях радиосвязи специального назначения с возможностью к самоорганизации. В данной работе решена задача разработка имитационной модели мобильной радиосети специального назначения с возможностью к самоорганизации. В ходе проведенного исследования авторами работы были использованы основные положения теории массового обслуживания, теории автоматизации, теории сложных технических систем, а также общенаучные методы познания, а именно анализа и синтеза. Указанная имитационная модель была разработана для оценки эффективности и адекватности разработанного научно-методического аппарата управления маршрутизацией в радиосетях специального назначения, с возможностью к самоорганизации. Результаты исследования будут полезны при: ‒ разработке новых алгоритмов маршрутизации; ‒ обосновании рекомендаций по повышению эффективности процесса выбора маршрута в сетях с возможностью к самоорганизации; ‒ анализе радиоэлектронной обстановки в ходе ведения боевых действий (операций); ‒ при создании перспективных технологий повышения эффективности мобильных радиосетей; ‒ оценке адекватности, достоверности, чувствительности алгоритмов маршрутизации; ‒ разработке новых и совершенствовании существующих имитационных моделей маршрутизации. Направления дальнейших исследований будут направлены на разработку методологии оперативного управления средствами помехозащищённости интеллектуальных систем военной радиосвязи.Об'єктом дослідження є система військового радіозв’язку. Ефективна робота протоколів маршрутизації можлива лише за умови наявності достовірної інформації про топологію мережі для кожного з вузлів мережі. Побудова радіомереж спеціального призначення, з можливістю до самоорганізації, можлива тільки за наявності адекватних та достовірних моделей їх роботи в різних варіантах застосування та характеру впливу. Це обумовлює необхідність розробки нових та адекватних алгоритмів (методів, методик) моделювання алгоритмів маршрутизації в мережах радіозв’язку спеціального призначення з можливістю до самоорганізації. У даній роботі вирішено завдання розробки імітаційної моделі мобільної радіомережі спеціального призначення з можливістю до самоорганізації. В ході проведеного дослідження авторами роботи були використані основні положення теорії масового обслуговування, теорії автоматизації, теорії складних технічних систем, а також загальнонаукові методи пізнання, а саме аналізу та синтезу. Зазначена імітаційна модель була розроблена для оцінки ефективності та адекватності розробленого науково-методичного апарату управління маршрутизацією в радіомережах спеціального призначення, з можливістю до самоорганізації. Результати дослідження стануть у нагоді при: – розробці нових алгоритмів маршрутизації; – обґрунтуванні рекомендацій щодо підвищення ефективності процесу вибору маршруту в мережах з можливістю до самоорганізації; – аналізі радіоелектронної обстановки в ході ведення бойових дій (операцій); – при створенні перспективних технологій підвищення ефективності мобільних радіомереж; – оцінці адекватності, достовірності, чутливості алгоритмів маршрутизації; – розробці нових та удосконаленні існуючих імітаційних моделей маршрутизації. Напрямки подальших досліджень будуть спрямовані на розробку методології оперативного управління засобами завадозахисту інтелектуальних систем військового радіозв’язку

Розробка методу візуалізації станів системи забезпечення національної безпеки

The scientific task, which is solved in the research, is the cognitive display of the state of the national security system with a complex hierarchical structure. As a rule, images are created individually taking into account a specific application field and interpreted by an expert (a group of experts) based on accumulated knowledge. Cognitive mapping is designed to support decision making by an expert (group of experts), monitoring and managing in real time. The object of research is the system of ensuring national security. The subject of the research is the functioning of the national security system. The research developed a method of visualization of the states of the national security system. An overview of the methods of visual graphic presentation of information about the state of multidimensional objects and systems was carried out. The novelties of the proposed method are: ‒ creation of a visual, multi-level and interconnected description of the national security system; ‒ increasing the efficiency of decision making while assessing the state of the national security system; ‒ solving the problem of falling into global and local extremes while assessing the state of the national security system; ‒ combination of graphic and numerical display of controlled state parameters of the national security system; ‒ avoiding the problem of loops while visualizing the state of the national security system in real time. The specified method should be implemented in specialized software, which is used to analyze the state of the national security system and make management decisions.Наукове завдання, яка вирішується в дослідженні є когнітивне відображення станів системи забезпечення національної безпеки зі складною ієрархічною структурою. Як правило, образи створюються індивідуально з урахуванням конкретної прикладної галузі та інтерпретуються експертом (групою експертів) на основі накопичених знань. Когнітивне відображення призначене для підтримки прийняття рішень експертом (групи експертів), що здійснює моніторинг та управління в режимі реального часу. Об’єкт дослідження – система забезпечення національної безпеки. Предмет дослідження – функціонування системи забезпечення національної безпеки. В дослідженні проведено розробку методу візуалізації станів системи забезпечення національної безпеки. Здійснено огляд методів образного графічного подання інформації про стан багатовимірних об'єктів та систем. Новизна запропонованого методу полягає в: ‒ створенні візуального, багаторівневого та взаємопов’язаного опису системи забезпечення національної безпеки; ‒ підвищенні оперативності прийняття рішень при оцінюванні стану системи забезпечення національної безпеки; ‒ вирішенні проблеми попадання в глобальний та локальний екстремуми при оцінюванні стану системи забезпечення національної безпеки; ‒ поєднанні графічного та числового відображення контрольованих параметрів стану системи забезпечення національної безпеки; ‒ уникненні проблеми утворення петель при візуалізації стану системи забезпечення національної безпеки в режимі реального часу. Зазначений метод доцільно реалізувати у спеціалізованому програмному забезпеченні, яке використовується для аналізу стану системи забезпечення національної безпеки та прийнятті управлінських рішень

Аналіз методів представлення знань в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень

The scientific task, which is solved in the research, is the analysis of knowledge representation methods in intelligent decision-making support systems. The problem is explained by the fact that the form of knowledge representation significantly affects the characteristics and properties of the system. In order to operate all kinds of knowledge from the real world with the help of a computer, it is necessary to carry out their simulation. In such cases, it is necessary to distinguish knowledge intended for processing by computational devices from knowledge used by humans. In addition, with a large amount of knowledge, it is desirable to simplify the sequential management of individual elements of knowledge. A homogeneous representation leads to a simplification of the logic management mechanism and a simplification of knowledge management. The research is aimed at the analysis of knowledge representation methods in intelligent decision-making support systems. Currently, many models of knowledge representation have been developed. The main models include: logical models; frame model; network models (or semantic networks); production models. Therefore, the object of research is the intelligent decision-making support system. The subject of research is an intelligent decision-making support system. The following is set: – the methods (models, approaches) presented in the research for presenting knowledge in intelligent decision-making support systems in a canonical form are not advisable to use for a number of objective reasons given in subsection 3.1 of the research; – it is necessary to develop new (improvement of existing) representations of knowledge in intelligent decision-making support systems, which will have the advantages of these approaches without their disadvantages. Further improvement of these approaches to reduce the number of shortcomings and limitations of their application should be considered as the direction of further research.Наукове завдання, яка вирішується в дослідженні, є аналіз методів представлення знань в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень. Проблема пояснюється тим, що форма представлення знань істотно впливає на характеристики та властивості системи. Для того, щоб оперувати всілякими знаннями з реального світу за допомогою комп’ютера, необхідно здійснювати їхнє моделювання. У таких випадках необхідно відрізняти знання, призначені для обробки обчислювальними засобами, від знань, використовуваних людиною. Крім того, при великому обсязі знань бажано спростити послідовне керування окремими елементами знань. Однорідне представлення призводить до спрощення механізму управління логічним висновком та спрощення управління знаннями. Дослідження направлене на аналіз методів представлення знань в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень. Нині розроблено багато моделей представлення знань. До основних моделей відносяться: логічні моделі; фреймова модель; мережеві моделі (або семантичні мережі); продукційні моделі. Отже, об’єктом дослідження є інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень. Предметом дослідження є інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень. Встановлено наступне: – наведені в дослідженні методи (моделі, підходи) до представлення знань в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень в канонічному вигляді не доцільно використовувати по ряду об’єктивних причин, наведених в підрозділі 3.1 дослідження; – необхідно провести розробку нових (удосконалення існуючих) представлень знань в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень, які будуть мати переваги даних підходів без їх недоліків. Напрямком подальших досліджень слід вважати подальше удосконалення зазначених підходів для зменшення кількості недоліків і обмежень їх застосування