Сучасний підхід до розрахунків можливостей і спроможностей виконання завдань військовими підрозділами з використанням штучного інтелекту
DOI:
https://doi.org/10.35681/1560-9189.2025.27.2.345668Ключові слова:
нейромережа, спроможність, можливість, штучний інтелектАнотація
Розглянуто питання оцінки спроможностей військових підрозділів, що є надзвичайно актуальним у сучасних умовах. Показано що формульні методики оцінювання потребують удосконалення, зокрема уточнення результатів та підвищення швидкості розрахунків особливо у випадках, коли розраховане значення знаходиться на межі між категоріями значень спроможностей. Запропоновано систему із використанням нейронних мереж для оцінки спроможностей, яка дозволить значно підвищити точність, об’єктивність і оперативність розрахунку спромож-ностей і можливостей військових підрозділів. Результати можуть бути інтегрованими у системи військової аналітики, що покращить ситуаційну обізнаність командування та дозволить уникати свідомо нездійсненних завдань.
Посилання
Vnutrishnii kontrol u viiskovii chastyni: praktychnyi poradnyk. Ministerstvo oborony Ukrainy. 72 p. URL: https://mod.gov.ua/assets/poradnuk_cf65f32408.pdf
Diachenko, D.V. Rozrakhunok boiovykh mozhlyvostei rotnoi taktychnoi hrupy, shcho posyliuie bryhadu terytorialnoi oborony. In: Informatsiini tekhnolohii: nauka, tekhnika, tekhnolohiia, osvita, zdorovia. Kharkiv: NTU “KhPI”, 2022. 1006 p.
Kovalenko, S.P.; Volkov, A.F.; Korsunov, S.I. Metodyka rozrakhunku efektyvnosti prykryttia nazemnykh syl pidrozdilamy PPO pry vedenni lokalnykh konfliktiv. Zbirnyk naukovykh prats Natsionalnoi akademii Natsionalnoi hvardii Ukrainy. 2021. Vyp. 1. pp. 12–23. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/znpavs_2021
Viiskovyi posibnyk HSh ZS Ukrainy pro standarty vedennia boiovykh dii u ZS derzhav NATO (VP 2.01.3; VP 3.21.20; VP 5.0A). HSh ZSU. Kyiv: HSh ZSU, 2017.
Zbirnyk taktychnykh rozrakhunkiv z prykladamy: navch. posib. Kolektyv avtoriv. Kyiv: NUOU im. Ivana Cherniakhivskoho, 2018. 96 p.
Kolesnytskyi, O.K.; Mesiura, V.I. Neiromerezhevi modeli ta tekhnolohii obchysliuvalnoho intelektu. Neirokompiutery. Chastyna I. Vinnytsia: VNTU, 2021. 66 p.
Zaluzhnyi, V.F. Pokaznyky efektyvnosti (yakosti) kompleksnoi systemy zabezpechennia zhyvuchosti rozpodilenykh avtomatyzovanykh system orhanizatsiinoho upravlinnia sylamy ta zasobamy. Reiestratsiia, zberihannia i obrobka danykh. 2025. T. 27. No. 1. pp. 42–50. https://doi.org/10.35681/1560-9189.2025.27.1.335693
Josephy-Hernandez, S.; Norise, C.; Han, J.Y.; Smith, K.M. Survey on Acceptance of Passive Technology Monitoring for Early Detection of Cognitive Impairment. Digital Biomarkers. 2021. Vol. 5. No. 1. pp. 9–15. URL: https://karger.com/dib/article-pdf/5/1/9/2576375/000512207.pdf. https://doi.org/10.1159/000512207
Subbotin, S.O. Neironni merezhi: teoriia ta praktyka: navch. posib. Zhytomyr: O.O. Yevenok, 2020. 184 p.
Metodychni rekomendatsii z ohliadu spromozhnostei ta planuvannia syl. Ministerstvo oborony Ukrainy, 2024. 40 p. URL: https://www.mil.gov.ua/content/other/metod_recom_2019_2.pdf
Rao, D.; Mehra, P.K. A Methodology to Evaluate Combat Potential and Military Force Effectiveness for Decision Support. Journal of Battlefield Technology. 2013. Vol. 16. No. 1. pp. 27–34.
Aliev, A.; Bayramov, A. The Quantity Assesment of the Human Factor in Unit Combat Capability. Journal of Defense Resources Management. 2018. Vol. 9. No. 2. pp. 49–58.
Chen, K.; Lu, Y.; Guo, L.; Zheng, X.; Wu, J.; Zhao, L. A Genetic Algorithm-Based Methodology for Analyzing the Characteristics of High-Operational-Capability Combat Networks. IEEE Access. 2022. Vol. 10. pp. 14717–14730. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3147517
Ivanets, H.; Horielyshev, S.; Ivanets, M. Formalized Mathematical Model for Assessing the Combat Capability of Military Units. Chest i zakon. 2024. No. 2(89). pp. 62–69. https://doi.org/10.33405/2078-7480/2024/2/89/309190
