Методичний підхід щодо оцінювання рівня організації підготовки у Збройних Силах України

Мета роботи: Розкриття суті методичного підхіду щодо оцінювання рівня організації підготовки у Збройних Силах України. Метод: аналіз, експертне опитування. Теоретична цінність дослідження: основними результатами дослідження за тематикою статті є методичний підхід щодо оцінювання рівня організації підготовки у Збройних Силах України. Практична цінність дослідження: запропонований методичний підхід дозволяє оцінити рівень організації підготовки сил оборони. Цінність дослідження: використовуючи зазначену методику, суб’єкти підготовки отримують можливість провести необхідні розрахунки, надати обґрунтовані пропозиції керівникам військових організаційних структур для прийняття рішення на організацію підготовки. Тип статті: теоретичний, практичний

Удосконалення методу визначення інтенсивності маневрування виконавчого елементу системи спеціального призначення

The purpose of improving a method is to devise a tool for resolving contradictions in the practice of conflict events related to increasing the survivability and effectiveness of participation in a conflict event. A method for forecasting the survivability indicators of a special-purpose system based on the method of analytical-stochastic modeling of a conflict event was chosen as the basis for improvement. The improved method is intended to find a compromise between the need to increase the duration of participation in the conflict and minimize the time of being at risk of loss of ability to function. The use of the improved method, unlike the existing ones, provides an assessment of the impact of maneuver on the effectiveness of the implementation of tasks and the survivability of SPS. The method implies justifying the techniques for the executive elements to maneuver in order to create favorable conditions and effectively perform tasks in a conflict event. The method involves the procedure for the formation of initial data; determining the maneuvering intensity of executive elements; comparing the parameters for expedient (rational) and implemented maneuvering techniques; the generalization of the research results. The accepted indicators of the effectiveness and survivability of a special-purpose system in a conflict event are the mathematical expectations of the number of destructive influences and the number of preserved executive elements as a function of the intensity of maneuvering. The criteria defined for assessing the maneuvering techniques are the greatest values of the increase in efficiency and survivability with the change in the intensity of maneuvering and taking the favorable position by an executive element in a conflict event. The specified method has helped investigate the peculiarities of changing performance and survivability indicators dependent on the intensity of maneuvering and determine the criteria signs for selecting maneuvering techniques. Based on the signs of informativeness and the nature of the mutual influence of the relevant indicators, the advantage of the method is 30 % while the objectivity of taking into consideration significant factors increases by 15 %. Practice needs to predict the consequences of processes of conflicting nature on the grounds of the effectiveness and survivability of its participantsЦелью усовершенствования метода является разработка инструмента развязывания противоречия в практике конфликтных ситуаций по повышению живучести и результативности участия в конфликтной ситуации. За основу совершенствования выбран метод прогнозирования показателей живучести системы специального назначения на основе метода аналитико-стохастического моделирования конфликтной ситуации. Усовершенствованный метод предназначен для поиска компромисса между потребностью в увеличении продолжительности участия в конфликте и минимизации времени нахождения под угрозой потери способности к функционированию. Применение усовершенствованного метода в отличие от существующих обеспечивает оценку влияния маневра на результативность выполнения заданий и живучесть ССП. Метод предполагает обоснование способов маневрирования исполнительных элементов с целью создания выгодных условий и эффективного выполнения задач в конфликтной ситуации. Метод предусматривает проведение процедур формирования исходных данных; определения интенсивности маневрирования исполнительных элементов; сравнения паратметрив целесообразных (рациональных) и релизуемих способов маневрирования; обобщение результатов исследования. Показателями результативности и живучести системы специального назначения в конфликтной ситуации приняты математические ожидания количества деструктивных воздействий и количества сохраненных исполнительных элементов как функции от интенсивности маневрирования. Критериями оценки способов маневрирования определены наибольшие значения прироста показателей эффективности и живучести с изменением интенсивностей осуществления маневра и занятия выгодного положения исполнительного элемента в конфликтной ситуации. С помощью метода исследованы особенности изменения показателей результативности и живучести от интенсивности маневрирования и определены критериальные признаки отбора способов маневра. По признакам информативности и характера взаимного влияния соответствующих показателей преимущество метода составляет 30%, а объективность учета существенных факторов увеличивается на 15%. Важным для практики является возможность прогнозирования последствий процессов конфликтной природы по признакам результативности и живучести ее участниковМетою удосконалення методу є розроблення інструменту розв’язку протиріччя у практиці конфліктних ситуацій щодо підвищення живучості і результативності участі у конфліктній ситуації. За основу удосконалення обрано метод прогнозування показників живучості системи спеціального призначення на основі методу аналітико-стохастичного моделювання конфліктної ситуації. Удосконалений метод призначений для пошуку компромісу між потребою у збільшенні тривалості участі у конфлікті і мінімізації часу знаходження під загрозою втрати здатності до функціонування. Застосування удосконаленого методу, на відміну від існуючих, забезпечує оцінку впливу маневру на результативність виконання задань та живучість ССП. Метод передбачає обґрунтування способів маневрування виконавчих елементів з метою створення вигідних умов та ефективного виконання завдань у конфліктній ситуації. Метод передбачає проведення процедур формування вихідних даних; визначення інтенсивності маневрування виконавчих елементів; порівняння паратметрів доцільних (раціональних) і релізуємих способів маневрування; узагальнення результатів дослідження. Показниками результативності і живучості системи спеціального призначення у конфліктній ситуації прийняті математичні очікування кількості деструктивних впливів та кількості збережених виконавчих елементів як функції від інтенсивності маневрування. Критеріями оцінювання способів маневрування визначено найбільші значення приросту показників ефективності і живучості із зміною інтенсивностей здійснення маневру та зайняття вигідгного положення виконавчого елементу у конфліктній ситуайції. За допомогою цього методу досліджені особливості зміни показників результативності і живучості від інтенсивності маневрування та визначені крітеріальні ознаки відбору способів маневру. За ознаками інформативності та характером взаємного впливу відповідних показників перевага методу складає 30 %, а об’єктивності урахування суттєвих факторів збільшуєть на 15 %. Важливим для практики є можливість прогнозування наслідків процесів конфліктної природи за ознаками результативності і живучості її учасникі

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

A method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems has been developed. The method provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function, architecture and parameters of an individual network node. The architecture of artificial neural networks is trained if it is not possible to ensure the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the training of parameters of an artificial neural network. The choice of architecture, type and parameters of the membership function takes into account the computing resources of the tool and the type and amount of information received at the input of the artificial neural network. The specified method allows the training of an individual network node and the combination of network nodes. 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, with unambiguous decisions being made. This training method provides on average 10–18 % higher learning efficiency of artificial neural networks and does not accumulate errors during training. The specified method will allow training artificial neural networks, identifying effective measures to improve the functioning of artificial neural networks, increasing the efficiency of artificial neural networks through training the parameters and architecture of artificial neural networks. The method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks and increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработан метод обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Метод проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности; архитектуры и параметров отдельного узла сети. В случае 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 средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Указанный метод позволяет проводить обучение отдельного узла сети и осуществлять комбинирование узлов сети. Разработка предложенного метода обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. Указанный метод обучения обеспечивает в среднем на 10–18% более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Указанный метод позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей; определить эффективные меры для повышения эффективности функционирования искусственных нейронных сетей; повысить эффективность функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры искусственных нейронных сетей. Метод позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений; выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искусственных нейронных сетяхРозроблено метод навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Метод проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності; архітектури та параметрів окремого вузла мережі. 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 з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Зазначений метод дозволяє проводити навчання окремого вузла мережі та здійснювати комбінування вузлів мережі. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. Зазначений метод навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначений метод дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж; визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж; підвищити ефективність функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури штучних нейронних мереж. Метод дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень; виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Partial Methodology for Assessing the Level of Methodological Training of Trainers During Combat Training of Tank Brigade During Combat Readiness

The experience of using tank brigade and units in the of anti-terrorist operation (ATO) and the operation of the Joint Forces (OJF), which are the main strike force of the Land Forces, indicates that their successful combat performance depends to a large extent on their combat capability. The level of preparedness of the brigade has a direct impact on combat capability.During combat renewal, combat training activities are conducted during which the training facilities acquire certain capabilities to perform combat missions. Due to the limited time involved in conducting combat training, methodological training of trainers has a significant impact on their level of training. This requires the search and implementation of new approaches to the quality of combat training activities by leaders of training in the course of combat readiness, which requires the development of a scientific and methodological apparatus to assess their level of methodological training. The article proposes a partial methodology for assessing the level of methodological training of leaders of training during combat training in the course of combat readiness, as part of a comprehensive methodology for assessing the effectiveness of combat tank training in the course of combat capability, which allows to take into account the impact of training leaders on the quality of training. The use of the proposed method allows the training subjects to quantify the level of methodological training of the trainers and to identify problems in the organization of their classes. The above methodology uses indicators that characterize the level of knowledge and skills of the head teacher in the subject of study, their experience in their classes and the availability of training courses to improve pedagogical skills

Розробка методики пошуку рішень з використанням удосконаленого алгоритму стрибаючих жаб

The object of research is the decision making support systems. The subject of the research is the decision making process in management tasks using an advanced jumping frog algorithm (JFA), an advanced genetic algorithm and evolving artificial neural networks. A method of finding solutions with the use of improved JFA is proposed. The research is based on the JFA to find a solution regarding the object state. Evolving artificial neural networks are used to train frog agents (FA). The method has the following sequence of actions: – an input of initial data; – processing of initial data taking into account the degree of uncertainty; – calculation of the value of the criterion of optimality of each permutation from the initial FA population – global search of FA; – an improvement of the FA position in the search space; – a regulation of the speed of vehicle movement. – an improvement of the working conditions of JFA; – the FA rearrangement; – an unification of all memplexes into one group; – the verification of the fulfillment of the conditions of JFA operation; – the search for the best FA; – training of the FA knowledge bases. The originality of the proposed method consists in the arrangement of the FA taking into account the uncertainty of the initial data, the improved procedures of global and local edge taking into account the degree of data noise about the analysis object state, the adjustment of the degree of data noise during the FA movement, the adjustment of the speed of the FA movement. Also, the peculiarity of the proposed method is the use of an improved procedure for FA training. The use of the method makes it possible to increase the efficiency of data processing at the level of 14–18 % 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 удосконаленого алгоритму стрибаючих жаб (АСЖ), удосконаленого генетичного алгоритму та штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Запропоновано методику пошуку рішень з використанням удосконаленого АСЖ. В основу дослідження покладений АСЖ – для пошуку рішення щодо стану об’єкту. Для навчання агентів-жаб (АЖ) – використовуються штучні нейронні мережі, що еволюціонують. Методика має наступну послідовність дій: – введення вихідних даних; – оброблення вихідних даних з урахуванням ступеню невизначеності; – обчислення значення критерію оптимальності кожної перестановки із початкової популяції АЖ – глобальний пошук АЖ; – покращення положення АЖ у просторі пошуку; – регулювання швидкості руху АЖ. – поліпшення умов роботи АСЖ; – перестановка АЖ; – об’єднання АЖ всіх мемплексів в одну групу; – перевірка виконання умови роботи АСЖ; – пошук найкращого АЖ; – навчання баз знань АЖ. Оригінальність запропонованої методики полягає у розставленні АЖ з урахуванням невизначеності вихідних даних, удосконаленими процедурами глобального та локального опушку з урахуванням ступеню зашумленості даних про стан об’єкту аналізу, регулюванням ступеню зашумленості даних під час руху АЖ, регулюванням швидкості руху АЖ. Також особливість запропонованої методики полягає у використанні удосконаленої процедури навчання АЖ. Використання методики дозволяє досягти підвищення оперативності обробки даних на рівні 14–18 % 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 навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

A method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems has been developed. The method provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function, architecture and parameters of an individual network node. The architecture of artificial neural networks is trained if it is not possible to ensure the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the training of parameters of an artificial neural network. The choice of architecture, type and parameters of the membership function takes into account the computing resources of the tool and the type and amount of information received at the input of the artificial neural network. The specified method allows the training of an individual network node and the combination of network nodes. 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, with unambiguous decisions being made. This training method provides on average 10–18 % higher learning efficiency of artificial neural networks and does not accumulate errors during training. The specified method will allow training artificial neural networks, identifying effective measures to improve the functioning of artificial neural networks, increasing the efficiency of artificial neural networks through training the parameters and architecture of artificial neural networks. The method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks and increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработан метод обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Метод проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности; архитектуры и параметров отдельного узла сети. В случае 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 средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Указанный метод позволяет проводить обучение отдельного узла сети и осуществлять комбинирование узлов сети. Разработка предложенного метода обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. Указанный метод обучения обеспечивает в среднем на 10–18% более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Указанный метод позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей; определить эффективные меры для повышения эффективности функционирования искусственных нейронных сетей; повысить эффективность функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры искусственных нейронных сетей. Метод позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений; выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искусственных нейронных сетяхРозроблено метод навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Метод проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності; архітектури та параметрів окремого вузла мережі. 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 з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Зазначений метод дозволяє проводити навчання окремого вузла мережі та здійснювати комбінування вузлів мережі. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. Зазначений метод навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначений метод дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж; визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж; підвищити ефективність функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури штучних нейронних мереж. Метод дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень; виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Development of A Method for Training Artificial Neural Networks for Intelligent Decision Support Systems

A method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems has been developed. The method provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function, architecture and parameters of an individual network node. The architecture of artificial neural networks is trained if it is not possible to ensure the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the training of parameters of an artificial neural network. The choice of architecture, type and parameters of the membership function takes into account the computing resources of the tool and the type and amount of information received at the input of the artificial neural network. The specified method allows the training of an individual network node and the combination of network nodes. 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, with unambiguous decisions being made. This training method provides on average 10–18 % higher learning efficiency of artificial neural networks and does not accumulate errors during training. The specified method will allow training artificial neural networks, identifying effective measures to improve the functioning of artificial neural networks, increasing the efficiency of artificial neural networks through training the parameters and architecture of artificial neural networks. The method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks and increasing the efficiency of information processing in artificial neural network

Improvement of the Method of Estimation and Forecasting of the State of the Monitoring Object in Intelligent Decision Support Systems

In order to objectively and completely analyze the state of the monitored object with the required level of efficiency, the method for estimating and forecasting the state of the monitored object in intelligent decision support systems was improved. The essence of the method is to provide an analysis of the current state of the monitored object and short-term forecasting of the state of the monitored object. Objective and complete analysis is achieved using advanced fuzzy temporal models of the object state, taking into account the type of uncertainty and noise of initial data. The novelty of the method is the use of an improved procedure for processing initial data in conditions of uncertainty, an improved procedure for training artificial neural networks and an improved procedure for topological analysis of the structure of fuzzy cognitive models. 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 and the architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. The procedure of forecasting the state of the monitored object allows for multidimensional analysis, accounting and indirect influence of all components of the multidimensional time series with their different time shifts relative to each other in conditions of uncertainty. The method allows increasing the efficiency of data processing at the level of 12–18 % using additional advanced procedures. The proposed method can be used in decision support systems of automated control systems (ACS DSS) for artillery units, special-purpose geographic information systems. It can also be used in ACS DSS for aviation and air defense and ACS DSS for logistics of the Armed Forces of Ukrain

Improvement of the Method of Estimation and Forecasting of the State of the Monitoring Object in Intelligent Decision Support Systems

In order to objectively and completely analyze the state of the monitored object with the required level of efficiency, the method for estimating and forecasting the state of the monitored object in intelligent decision support systems was improved. The essence of the method is to provide an analysis of the current state of the monitored object and short-term forecasting of the state of the monitored object. Objective and complete analysis is achieved using advanced fuzzy temporal models of the object state, taking into account the type of uncertainty and noise of initial data. The novelty of the method is the use of an improved procedure for processing initial data in conditions of uncertainty, an improved procedure for training artificial neural networks and an improved procedure for topological analysis of the structure of fuzzy cognitive models. 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 and the architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. The procedure of forecasting the state of the monitored object allows for multidimensional analysis, accounting and indirect influence of all components of the multidimensional time series with their different time shifts relative to each other in conditions of uncertainty. The method allows increasing the efficiency of data processing at the level of 12–18 % using additional advanced procedures. The proposed method can be used in decision support systems of automated control systems (ACS DSS) for artillery units, special-purpose geographic information systems. It can also be used in ACS DSS for aviation and air defense and ACS DSS for logistics of the Armed Forces of Ukrain