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
Vnutrіshnіj kontrol u vіjskovіj chastinі: praktichnij poradnik. Mіnіsterstvo oboroni Ukraїni.. 72 p. URL: https://mod.gov.ua/assets/poradnuk_cf65f32408.pdf (data zvernennia: 18.06.2025).
Diachenko D.V. Rozrakhunok boiovykh mozhlyvostei rotnoi taktychnoi hrupy, shcho posyliuie bryhadu terytorialnoi oborony // Konferentsiia: Informatsiini tekhnolohii: nauka, tekhnika, tekhno-lohiia, osvita, zdorovia . – Kharkiv : NTU "KhPI", 2022. – p. 1006
Kovalenko S.P. Metodyka rozrakhunku efektyvnosti prykryttia nazemnykh syl pidroz-dilamy PPO pry vedenni lokalnykh konfliktiv/ S. P. Kovalenko, A. F. Volkov, S. I. Korsunov // 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. – K.: HSh ZSU, 2017.
Zbirnyk taktychnykh rozrakhunkiv z prykladamy: navch. posib. / kolektyv avtoriv. – K. : 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 - 27(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 (data zvernennia: 18.06.2025).
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 (data zvernennia: 18.06.2025).Rao, D., & Mehra, P. K. (2013). A methodology to evaluate combat potential and military force effectiveness for decision support. Journal of Battlefield Technology, 16(1), pp. 27-34.
Aliev, A., & Bayramov, A. (2018). THE QUANTITY ASSESMENT OF THE HUMAN FACTOR IN UNIT COMBAT CAPABILITY. Journal of Defense Resources Management, 9(2), pp. 49-58.
Chen, K., Lu, Y., Guo, L., Zheng, X., Wu, J., & Zhao, L. (2022). A genetic algorithm-based methodology for analyzing the characteristics of high-operational-capability combat networks. IEEE Access, 10, pp. 14717-14730.
Ivanets, H., Horielyshev, S., & Ivanets, M. (2024). FORMALIZED MATHEMATICAL MODEL FOR ASSESSING THE COMBAT CAPABILITY OF MILITARY UNITS. Terrorism, 3, 4.
