HTML clipboard

Имитационная система моделирования боевых действий JWARS ВС США

Капитан 1 ранга Н. Резяпов,
майор С. Чеснаков,
капитан М. Инюхин

В арсенал инструментария всех звеньев руководства ВС США уже довольно давно и прочно вошло компьютерное моделирование. С начала 2000-х годов военное руководство США выделяет средства имитации и моделирования боевых действий в число приоритетных технологий при формировании военно-технической политики. Высокая динамика развития вычислительной техники, технологий программирования, системотехнических основ моделирования различных реальных процессов обозначили огромный прорыв США в области разработки моделей и имитационных систем 1 .

Основными направлениями развития моделирования в ВС США являются: оптимизация структуры ВС, выработка концепций боевого применения войск (сил), развитие тактики и оперативного искусства, оптимизация процесса приобретения новых образцов ВВТ, совершенствование оперативной и боевой подготовки и др. При этом в последнее время акцент делается на создание систем и моделей, направленных на решение задач в области строительства и применения объединенных и коалиционных группировок войск (сил). Примером может служить объединенная система моделирования боевых действий JWARS (Joint Warfare System), представляющая собой модель проведения военных операций объединенными группировками войск. Она позволяет моделировать наземные, воздушные, морские операции и боевые действия, действия сил специальных и информационных операций, защиту/ применение химического оружия, действия систем ПРО/ПВО на ТВД, управления и космической разведки, связи, тылового обеспечения.

JWARS - это современная конструктивная1 система моделирования, разработанная с использованием CASE-средств (автоматизированная разработка программного обеспечения) на языке программирования Smalltalk. Она использует событийное время и имитирует деятельность и взаимодействие военных подразделений. В рамках этой системы достаточно глубоко проработаны вопросы создания трехмерного виртуального боевого пространства, учета погодных условий и особенностей рельефа местности, тылового обеспечения боевых действий, создания четкой системы информационных потоков, а также вопросы поддержки принятия решений в системе управления и контроля.

Основным назначением JWARS является моделирование боевых действий объединенных оперативных формирований (ООФ), что должно повысить качество объединенного оперативного планирования и применения вооруженных сил, оценки боевых возможностей объединенных формирований и разработки концептуальных документов строительства ВС в целом.

Эта система позволяет осуществлять комплексный контроль процесса оперативного планирования и исполнения, а также многократную отработку выполнения одних и тех же задач, что существенно повышает возможности анализа результатов проводимых действий и выбора наиболее эффективного сценария применения сил и средств.

Возможности JWARS:
- позволяет планировать военные операции продолжительностью более 100 дней;
- временной масштаб моделирования 1:1000 (в 1 000 раз быстрее, чем реальное время);
- время инициализации модели до 3 мин.

Развитие модели осуществляется под непосредственным руководством начальника управления анализа и оценки программ. Подчеркивается значимость JWARS для разработки и проверки перспективных стратегических концепций, развития форм и способов боевого применения ООФ в условиях сетецентрических боевых действий.

Последняя версия JWARS отличается наличием модульной системы моделирования сети межтеатровых воинских перевозок, усовершенствованным блоком моделирования системы управления ООФ, возможностью моделирования ударов по мобильным целям, наличием геоинформационной и геофизической базы данных по Юго-Восточной Азии, Дальнему Востоку, Южной Азии и Южной Америке, возросшим быстродействием вследствие модернизации программного кода и внедрения новой технической базы, возможности конструирования сценария и др.

Моделирование применения ОМП в настоящее время охватывает имитацию защиты от химического оружия и оценку его воздействия на боевые подразделения и окружающую среду. В ближайшей перспективе планируется создание блоков моделирования оценки применения биологического и ядерного оружия.

Модель действий ВВС поддерживает решение около 20 видов типовых задач. Описываются процессы непосредственной авиационной поддержки, применения КР, нанесения массированных ракетно-авиаци-онных ударов (МРАУ), обеспечения ПВО районов боевых действий, уничтожения наземных/воздушных/морских целей, подавления системы ПВО противника, массированного применения БЛА, целеуказания и наведения при временных ограничениях, постановки мин с воздушных носителей, дозаправки в воздухе и т. д.

Модель действий ВМС содержит процессы поражения надводных целей, применения ПЛ против надводных сил, морской блокады, ПЛО (воздушными, подводными и надводными средствами), минной войны на море, поддержки наземных сил корабельной артиллерией, проведения морских десантных операций и др.

Модель действий ПРО/ПВО на ТВД базируется на оценке действий системы «Пэтриот»/ТХААД, «Иджис», лазерного оружия воздушного базирования. Имитируется ракетная угроза и функционирование интегрированной системы ПРО на ТВД.

Моделирование систем управления, связи, компьютерного обеспечения, разведки и наблюдения (C4ISR) основывается на ситуационной цифровой карте обстановки, имитации информационных потоков на поле боя, сборе и агрегации информации об обстановке с распознаванием целей, постановке задач средствам обнаружения, в том числе космическим, и др.

Процесс принятия решений основан на базе знаний по тактическим нормативам, а также предпочтениях лиц, принимающих решения.

Система позволяет моделировать работу средств РЭБ, оценивать процессы восстановления системы управления после воздействия противника.

При моделировании информационных операций имитируется прямое воздействие на системы связи, обнаружения и обработки информации противника.

В настоящее время невозможна оценка последствий динамического ввода информационных вирусов либо искажения информации в компьютерах или информационных потоках противника, а также отсутствует возможность вскрытия мер по введению в заблуждение (планируется реализовать в последующих версиях).
Моделирование функционирования космических сил и средств учитывает планируемую модернизацию (перспективный облик) сил и средств, процессы контроля космического пространства, имитацию противокосмических операций и информационной войны.

Тыловое обеспечение моделируется с учетом автономности, планирования перевозок сил и средств воздушным, железнодорожным, автомобильным, морским и трубопроводным транспортом, обеспечения со стороны союзников и др.

Примерами задач, решавшихся с помощью JWARS в условиях сетецентриче-ских военных действий, являются оценка эффективности:
- защиты критически важных объектов (территория США, базы, группировки ВС на ТВД, силы и объекты союзников и др.);
- нейтрализации ОМП и средств его доставки;
- защиты информационных систем;
- мер по противодействию противнику посредством непрерывного наблюдения, слежения, массированного воздействия высокоточными воздушными и наземными средствами по критическим важным стационарным и мобильным целям;
- новых информационных технологий и инновационных концепций для разработки архитектуры «объединенной» системы управления и системы единой карты оперативной обстановки и др.

JWARS включает продукционную экспертную систему с выводом на основе решающих правил «если.., то.., иначе...». Обновление базы знаний (значений фактов, правил) о противнике осуществляется в результате информационного процесса разведки. База знаний содержит также информацию о своих силах, результатах оценки обстановки, в том числе противником. Она предоставляет пользователям автоматически генерируемые решения, в которые можно вносить свои коррективы в интерактивном режиме. Решающие правила базы знаний являются ключевыми для динамического функционирования модели. В результате срабатывания правила каждому факту могут быть назначены одно или несколько действий. Действия выполняются, когда значение вычисленного факта становится равным определенной пороговой величине и производит изменения в состоянии базы данных.

Срабатывание правил также в автоматическом режиме генерирует запросы к системе разведки, которая выдает нотификации (ответы) на эти запросы. Работа правил определяет динамику поведения модели во времени. Генерируемые системой разведки ответы оцениваются критерием сатисфакции (степени удовлетворения запроса). В случае низкого значения коэффициента удовлетворения запрос переформулируется с учетом взаимозависимости между запросами и состоянием оперативной обстановки.

При оценке оперативной обстановки используется цифровая географическая карта с нанесенной сеткой координат (Common Reference Grid). Для каждой ячейки координатной сетки, соответствующей участку суши, рассчитывается значение показателя, характеризующего степень контроля ситуации своих сил и противника, на базе вычисления «силы влияния» по определенной методике. В результате каждая ячейка окрашивается в синий или красный цвет.

Модель процессов обнаружения и классификации объектов (целей) носит стохастический характер, зависящий от действий сил противника, видимости, степени радиоэлектронного противодействия, характера местности. На основе рассчитанных вероятностей определяется количество обнаруживаемых сил и средств противника из реально присутствующих, затем моделируется вероятностный процесс распознавания/классификации целей, в результате чего они соотносятся, например, либо с конкретным типом образца ВВТ, либо лишь с определенным классом образцов. Затем формируется итоговый доклад работы средства обнаружения.

Процесс ассоциации и корреляции результатов работы различных разведывательных средств в условиях единого информационного пространства заключается в следующем:
1. Результаты обнаружения каждого средства разведки наносятся на ситуационную карту.
2. Экстраполируются позиции каждого из ранее обнаруженных объектов во времени к моменту поступления новых докладов о результатах работы средств разведки.
3. На основе расчета расположения «центра масс» ранее обнаруженных объектов производится отбор вероятных кандидатов для ассоциации с объектами, информация о которых содержится во вновь поступивших докладах о результатах работы средств разведки.
4. Вычисляется вероятностная величина ассоциации объектов.
5. На базе относительной величины вероятности ассоциации определяется, является ли объект вновь обнаруженным из ранее известных или новым объектом, обнаруженным впервые.

Характер алгоритмов, используемых в JWARS:
1. Вероятностный (стохастический) процесс (Монте-Карло) - вычисления на основе генераторов случайных чисел, дискретные выходные величины (моделирование процессов обнаружения, планирование ударов СВН по наземным целям, ПРО/ПВО на ТВД, минная война на море, борьба с ПЛ, противоборство надводных сил флотов и т. д.).
2. Детерминированные вычисления -(аналитические и на основе формул теории вероятностей). Возможно моделирование процессов применения и защиты от ОМП, маневрирования силами и средствами.

Свойства модели JWARS, характерные для условий сетецентрических военных действий:
- возможность динамически в интерактивном режиме реагировать на происходящие события исходя из восприятия ситуации каждой стороной на базе анализа оперативной обстановки;
- создание основы для принятия решения с использованием аналитической оценки сложившейся ситуации;
- осуществление высокой степени координации/синхронизации действий командующего ООФ с действиями подчиненных командиров во всех звеньях руководства;
- интеграция разведывательной информации для приятия решений;
- моделирование поведения «ключевых объектов» (centers of gravity) - военных и экономических - в отношении состояния ВПР противника;
-оценка реализации.конечной цели военной операции (end state), например в виде изменения политики руководства государства;
- описание агрегированных критериев достижения победы (географических -отсутствие подразделений противника на определенной территории, желаемого соотношения сил - избежание потерь своих сил и союзников, нанесение поражения противнику в течение определенного времени);
- определение степени достижения целей военной операции.

Программно система JWARS состоит из трех модулей: функционального, имитационного и системного, которые объединены в единый комплекс. Функциональный модуль содержит прикладное программное обеспечение, позволяющее моделировать боевые функциональные возможности. Специальное программное обеспечение имитационного модуля создает виртуальное изображение боевого пространства. Системный модуль обеспечивает функционирование аппаратных средств системы JWARS и создает человеко-машинные интерфейсы обмена данными, с помощью которых осуществляется ввод исходных данных и получение результатов моделирования.

Функциональный модуль. Основным элементом системы JWARS является объект боевого пространства - Battle Space Entity (BSE), Номинальный уровень детализации: батальон для общевойсковых операций, эскадрилья для воздушных операций, корабль для морских операций и разведывательные платформы для систем разведки и наблюдения. Вспомогательными объектами боевого пространства выступают объекты инфраструктуры (порты, аэродромы и т. п.), пункты управления (штабы, командные пункты, узлы связи и т. п.). Объекты боевого пространства характеризуются статическими (например, радиус поражения ударных средств) и динамическими (в частности, координаты местоположения) свойствами. Данные также включают информацию о взаимодействии объектов друг с другом и внешней средой.

Взаимодействие объектов боевого пространства в системе JWARS реализуется с помощью различных алгоритмов, которые меняются в зависимости от характера моделируемой деятельности, функциональных возможностей модели, с которой алгоритм связан, и наличия данных. Все взаимодействия между объектами боевого пространства в JWARS представляют собой события моделирования. Значимость отдельных событий может изменяться от относительно низкой до очень высокой.

Имитационный модуль. Этот модуль содержит средства имитации необходимой инфраструктуры, разработанные объектно-ориентированным методом, что обеспечивает их модульность и, следовательно, достаточную гибкость, необходимую для оперативного внесения изменений в виртуальное боевое пространство.

Система JWARS предъявляет жесткие требования к хранению и обработке данных. Для соответствия этим требованиям необходима надежная система управления базами данных. В JWARS для этих целей используется система управления базами данных (СУБД) ORACLE, которая служит для хранения всей информации, в том числе как входной, так и выходной.

Подобно другим имитационным системам последнего поколения JWARS в обязательном порядке поддерживает стандарты HLA-архитектуры 2 .

Системный модуль. Он включает аппаратные средства системы JWARS, с помощью которых пользователи осуществляют моделирование. Человеко-машинный интерфейс используется при разработке сценариев боевых действий, ведении разведки боевого пространства, осуществлении боевого управления и контроля, а также при проведении анализа результатов.

Имитация широкого спектра военных подразделений в JWARS обеспечивается применением баз знаний о событийных данных, правилах и причинно-следственных связях, которые в совокупности позволяют аналитически описать положение своих формирований и войск (сил) противника, а также внешние условия. По заявлениям разработчиков, сравнительно небольшой набор причинно-следственных связей обеспечивает возможность моделирования различных военных операций с достаточно высокой степенью реалистичности без вмешательства человека.

Более ранние версии системы JWARS позволяли учитывать такие факторы, как уровень подготовки личного состава и его морально-психологическое состояние. В результате имелись возможности по созданию подразделений разного уровня боеспособности, с различными личными качествами командиров, такими как склонность к авантюризму, обеспокоенность некачественным решением поставленной боевой задачи и др. Эти характеристики дают определенную гибкость при создании стратегии поведения тех или иных подразделений. В последних версиях JWARS была установлена жесткая иерархия командной линии постановки задач, которая позволила в целом имитировать реальную оценку выполнения задач подчиненными подразделениями и вырабатывать оптимальные варианты их боевого применения. Другими словами, вышестоящие инстанции ставят боевую задачу и вводят ограничения для ее решения.

Главная цель создания причинно-следственных связей состоит в том, чтобы в автоматизированном режиме воспроизводить поведение подразделения исходя из складывающейся боевой обстановки. Есть возможность применения мастера создания причинно-следственных данных для выработки неограниченного числа новых правил.

Так как правила могут быть сохранены как данные, то легко формировать наборы правил, не изменяя при этом программного кода системы JWARS.

Самые простые правила JWARS используют элементарные логические отношения (больше чем, и, или, и т. д.), в то время как более сложные рассуждения о том, благоприятна ли ситуация или нет, строятся на основе более сложных отношений (если, то, иначе).

Одной из тенденций развития этого инструментария системы JWARS будет реализация в скором времени возможности построения логических причинно-следственных правил на основе математического аппарата нечеткой логики.

Для облегчения применения пользователем нечетких правил будет реализована система автоматизированной помощи и интуитивно понятного графического интерфейса. ; Подразделения в системе JWARS имеют разнообразные возможности и могут выполнять различные действия или задачи одновременно, если они не противоречат друг другу (например, оставаться на месте и передвигаться). Действия подразделения могут быть изменены в зависимости от полноты данных о ситуации. Например, сталкиваясь с превосходящими силами противника, подразделение, обладающее неполной информацией относительно местоположения других дружественных союзных сил, может отступить, пока ситуация не станет более определенной. Чем более сомнительна ситуация, тем раньше будет начато отступление. Как только ситуация определится, могут быть предприняты специальные действия, соответствующие моменту. Подразделение должно использовать все имеющиеся в его распоряжении ресурсы для того, чтобы решить поставленные задачи, не нарушая ограничений, например, касающихся числа потерь личного состава и техники.

В более ранних версиях JWARS, в которых не было системы причинно-следственных связей на тактическом уровне, отмечались случаи, когда в процессе моделирования боевые подразделения вместо вступления в бой продвигались к своим целям, лишь отвечая огнем. Встречались также случаи, когда подразделения неуместно вступали в бой. База знаний причинно-следственных связей позволила улучшить возможности по оценке ситуации и вносить изменения в варианты боевого применения подразделений. Как показано на рисунке на с. 32, подразделение атакует противника, сближается с ним, уничтожает его или заставляет отступить, а затем возобновляет выполнение первоначального задания. Тем временем подразделения обеспечения, как свои, так и противника, оценивают ситуацию как опасную и пытаются не попадать в зону ведения огня.

Правила JWARS могут быть легко связаны с определенными типами подразделений. Это позволяет пользователям формировать новые подразделения и автоматически назначать им соответствующие наборы правил и действий, основанные на различных комбинациях характеристик. Любое подразделение, созданное как боевое (бронетанковое, пехотное и т. п.), может унаследовать эти правила. Однако некоторые правила для небольших подразделений (группы глубинной разведки, группы специального назначения) могут быть более важными по отношению к общим боевым правилам.

Для обеспечения действий небоевых подразделений разрабатываются соответствующие правила, которые, например, заставляют их менять курс, чтобы избежать столкновений с противником. Боевые и небоевые подразделения, подчиняясь приказу общего начальника о перемещении в определенное местоположение, определяют свой маршрут на основе имеющихся правил. В связи с этим возможны существенные различия в их маршрутах.

Практика использования JWARS показывает, что наборы нечетких правил - это хороший инструмент для принятия сложных решений, так как они не только обеспечивают возможность выбора среди предопределенных вариантов действий, но и позволяют генерировать новые. Однако в этой системе в основном все еще используются стандартные, а не нечеткие правила в связи с полнотой наборов стандартных правил и их простотой использования при принятии структурированных решений. Большинство экспертов считает, что стандартные правила гораздо проще формулировать. Однако в перспективных версиях JWARS будут улучшены инструменты редактирования и автоматизированной проверки нечетких правил с целью облегчения работы с ними.

Один из ключевых аспектов деятельности военных подразделений - совместные действия. Поскольку одна из главных функций системы - это оценка эффективности действий различных структур, совместные действия должны быть очень гибким компонентом модели. Например, обеспечение ресурсами подразделений в JWARS может осуществляться из многочисленных источников, часть из которых в определенных условиях обстановки предпочтительнее, но при этом любой из них отвечает минимальным требованиям. Понимание этого компромисса будет главной задачей применения баз знаний в областях совместного использования ограниченных ресурсов.

Подразделения в системе JWARS не договариваются о совместных действиях и не формируют временные коалиции, а запрашивают дополнительные ресурсы и используют запасы, основываясь на оценке ситуации. Таким образом, подразделение, участвующее в боевых действиях, может запросить дополнительную огневую поддержку и получить ее от одного или более источников в зависимости от расставленных приоритетов. При следующем запросе в качестве обеспечивающего может выступить другое подразделение или вид оружия, но в любом случае поддержка будет осуществляться, пока не исчерпаны все ресурсы.

В целом необходимо отметить, что развитие систем моделирования и имитации в США рассматривается как один из основных факторов обеспечения эффективности строительства и применения ВС. Громадный потенциал, накопленный в данной области, уже сейчас оценивается как значительно опережающий возможности других стран мира в этой сфере. В перспективе ожидается дальнейшее глобальное комплексирование моделей и внедрение систем виртуальной реальности (искусственного многомерного боевого пространства) на базе телекоммуникационных сетей, призванных обеспечить доступ пользователей как к оперативной, так и физической моделируемой среде, стандартизированным моделям и базам данных, а также к различного рода сценариям. Перспективные системы моделирования боевых действий будут имитировать применение ВС на любом континенте, на море, в воздухе и космическом пространстве, весь спектр их задействования (включая миротворческие операции, борьбу с терроризмом и т. п.). Системы будущего смогут с высокой степенью точности моделировать действия на фоне искусственно созданной боевой обстановки, воспроизводящей особенности любого ТВД. В качестве противника будут выступать как полностью, так и частично компьютеризированные «аналоги» реальных войсковых формирований.

1 По степени задействования человека зарубежные специалисты четко разделяют все средства моделирования и имитации на натурные, виртуальные и конструктивные. Конструктивные средства предполагают применение виртуальных войск (сил) в виртуальном боевом пространстве.

2 Под HLA-архитектурой понимается структура имитационной системы на уровне взаимосвязей отдельных компонентов, а также стандарты, правила и спецификации интерфейсов, определяющие взаимодействие моделей при разработке, модификации и функционировании.

Зарубежное военное обозрение №11 2008 С. 27-32

JEL: O38, C44

Математическое моделирование военных конфликтов

Modelling of military conflicts

Прудский Михаил Владимирович

Аспирант кафедры информационных систем и математических методов в экономике, ПГНИУ.

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Prudskiy Mikhail Vladimirovich

Post-graduate student of the chair of information systems and mathematical methods in economics, PSNRU.

Perm State National Research University

Russia, 614990, Perm,

Bukirevastreet, 15.

Phone: +7 342 239 6326

E-mail: [email protected]

[email protected]

Аннотация: Данная статья посвящена описанию военного конфликта, основанного на квадратичных законах Ланчестера на примере войны России в Сирии. Модель показывает течение конфликта в зависимости от соотношения сил, военной мощи сторон, логистики, а также других различных внешних факторов, а также показывает экономическую оценку потерь.

Annotation: This case suggests a model of describing the process of local war conflict, using Lanchester square law-based models in a base of war of Russia in Syria. The article shows the solutions of battle depending on military power, the quantity of forces, reinforcements and other external factors, and shows the economic value of losses.

Ключевые слова: сторона, армия, боевая группа, численность, затраты, потери, Ланчестер, самолеты, эффект, экономика.

Key words: side, army, battle group, number, expenses, losses, Lanchester, planes, effect, economy.

Введение

В современном мире военные конфликты по-прежнему играют ключевую роль во взаимоотношениях между государствами. И хотя эпоха глобальных мировых войн уже прошла благодаря изобретению ядерного оружия, различные менее масштабные локальные военные конфликты по-прежнему имеют место быть. Если посмотреть на политическую карту нашей планеты, то на ней всегда будут присутствовать очаги напряженности. В частности, на данный момент идут военные действия в Сирии, на юго-востоке Украины, в Йемене, Исламское государство на ближнем востоке, гражданские войны в центральной части Африки и т. д. Кроме конфликтов в активной фазе существуют также конфликты в замороженном состоянии, например, конфликт в Приднестровье, конфликт между двумя Кореями, Абхазский и Осетинский конфликты. Также существуют и так называемые «неактивные» конфликты. Это либо подавленные, либо погашенные конфликты, либо те, которые ещё не дошли до своей активной фазы. Примером может послужить конфликт центральной власти в Испании с её провинциями – Каталонией и Страной Басков.

Такое событие, как военный конфликт оказывает большое влияние на жизнь участников. От того, как разрешится конфликт будет зависеть расстановка сил в регионе, экономическая ситуация на территориях участников, характер социальной напряжённости на территориях конфликта, а также многое другое.

Часто бывает так, что конфликт затрагивает не только непосредственных участников, но также и внешние стороны. Любой военный конфликт является магнитом для людей, вооружений, денежных и прочих видов ресурсов. Возникновение конфликта порождает спрос на вооружения, боеприпасы, военную технику и др. и в тоже время большое количество людей становятся беженцами, которые перемещаются в расположенные рядом страны. Многие люди проникают через границу в зону боевых действий для участия в качестве наёмников.

Во многих ситуациях тот или иной исход военного конфликта выгоден участнику, не являющемуся непосредственной стороной конфликта. Например, ему необходима победа одного из участников, проигрыш или ослабление другого, взаимное уничтожение противников, заморозка конфликта или втягивание в конфликт третьей стороны.

Исход конфликта зависит от множества различных факторов. Некоторые из них являются внешними по отношению к военному противостоянию и не контролируются непосредственными участниками конфликта, однако могут серьёзно повлиять на исход боя. К их числу можно отнести вмешательство третьих сил, характер местности, настроения местного населения, погодные условия и прочие случайные или детерминированные факторы.

Согласно международному рейтинговому агентству Global Firepower (GFP) военная мощь государства складывается из следующих больших групп компонентов: численность армии и военно-технических средств, человеческие ресурсы, наземная техника, ВВС, ВМС, экономические, географические и прочие характеристики государства, ресурсы, логистика, финансирование, географические факторы.

Для предсказания эффектов от воздействия таких факторов существуют различные подходы к анализу и прогнозированию военных конфликтов.

Одним из таких способов являются математические модели, отражающих ход и обстоятельства протекания военного конфликта.

Предварительные сведения и объект исследования

Для описания военных действий в научной среде распространено использование подходов на основе модели Ланчестера , где для описания динамики численности воюющих сторон используются система линейных обыкновенныхдифференциальных уравнений вида:

где x – военная сила стороны X; y – военная сила стороны Y; a,b – огневая мощь их оружия.

Огневой мощью оружия, упрощённо, является количество сил противника, которое способна уничтожить единица боевых сил стороны.

Однако в данном виде модель чересчур упрощена и для придания ей большего соответствия действительности можно использовать данную систему, дополненную новыми членами: ,

Где a , b , c , d , e , f , g , h – коэффициенты, которые могут являться значениями, изменяющимися во времени или функциями. Коэффициенты a и b – по-прежнему являются выражением истребительного качества оружия сторон. Коэффициенты c и e – интенсивность потерь от атак по площади (атака артиллерии и бомбардировки). Коэффициенты d и f – небоевые или технологические потери. Коэффициенты h и g – ввод или вывод войск в резерв .

В модели Ланчестера используется упрощение, что в армиях сторон существуют только однородные единицы.

Согласно рейтингу Global Firepower (GFP) основой военной мощи многих развитых государств, входящих в первую десятку рейтинга являются военно-воздушные силы. Именно их применение играет решающую роль в локальных конфликтах по всему миру, которые происходят с участием этих государств. Авиаудары составляют основу тактики армии США , и России в процессе борьбы с Исламским государством. Данный конфликт является асимметричным (в связи с различной информацией, которую получают стороны, а также различными типами и характером вооружений) .

Многие зарубежные исследователи посвящают свои работы военным конфликтам на Ближнем востоке , в связи постоянной активностью жителей этого региона. В частности, в решается задача противостояния регулярной армии и повстанческих формирований в Сирии. Однако целью множества иностранных интервенций является именно уничтожение противника с помощи авиаударов без участия наземных вооружённых сил.

Сложность использования авиации в военных столкновениях заключается в необходимости координировать удары различных авиационных групп в борьбе с ПВО противника.

Модель бомбардировок объектов противника

Для моделирования динамики проведения операции нанесения авиаударов с целью подавления средств сопротивления автором была создана динамическая модель армейского боя с помощью средств MS Excel, которая иллюстрирует атаку на ПВО противника и её экономические последствия. Моделирование проведено для определения динамики изменения численностей нападающих и обороняющейся группировок в зависимости от различных погодных условий.

Боевая задача атакующих групп сводится к уничтожению сопротивления группы, обороняющей стратегический объект. В сражении участвуютдве стороны – обороняющаяся (Y) и атакующая (X). К обеим сторонам в процессе сражения подходят подкрепления, увеличивающие численности сражающихся сторон. На прибытие подкрепления требуются затраты времени и ресурсов, которые зависят от местности, на которой происходит сражение, от степени её покрытия дорожными путями, их качества, уровня транспортной обеспеченности и прочих факторов.

В модели используются три параметра: расстояние до сражения; скорость, с которой подкрепления добираются до места сражения;затраты на перемещение боевой единицы в пространстве.

Также на скорость прибытия подкреплений могут влиять и внешние факторы, например, в случае воздушного боя авиационным частям для прибытия на поле боя не важны виды и характер дорог, присутствующих на местности. Однако им важна скорость и направление ветра.

С учетом вышеперечисленных особенностей функция прибытия подкрепления для авиационной группы будет иметь вид:

где X 2 – численность второй авиационной группы, S – расстояние до боя, U x – скорость самолёта, U w – скорость ветра и μ – угол направления ветра.

На истребительную способность оружия боевых единиц влияют многие факторы. Кроме технологических параметров, оцениваемых экспертно, на боевую мощь влияют характер местности, погодные условия, температура, давление, длительность пребывания в бою, освещенность мест боевых действий.

Предположим, что в результате предварительного экспертного анализа начальные качества оружия участников боя установлены на уровнях a 0 и b 0 соответственно. Однако качество оружия сторон является величиной, убывающей с течением времени из-за морального и физического истощения участников боя, в своём пределе приближаясь к значению 0.

Данная зависимость подчиняется следующему закону:

,

где a 0 – качество оружия участника в начальный момент времени, γ и δ – коэффициенты, определяющие интенсивность истощения войск.

Согласно допущениям, присутствующим в модели Чейза – Осипова –Ланчестера все самолёты атакующей стороны являются однородным между собой.

Обороняющие единицы ПВО (например, зенитные установки) также одинаковы между собой, но их поражающие характеристики отличаются от возможностей самолётных групп.

При проведении бомбардировок самолёты наносят удары сразу нескольким целям одновременно, поэтому в уравнении для ПВО коэффициент, отвечающий за атаку по площади отличен от нуля.

Принимается допущения об отсутствии подкреплений у обороняющейся стороны. Динамика численности сторон описывается следующей системой дифференциальных уравнений:

где h подчиняется закону, определённому ранее.

После анализа сводок министерства обороны, поступающих из Сирии , об уничтожении боевых объектов боевиков были оценены параметры a 0 и e для российской авиации в Сирии. Данные о численности боевых подразделений взяты из опубликованных разведданных Пентагона , а также из пресс-релиза Министерства обороны РФ (см. Таблицу 1).

Для оценки параметров боевой мощи Российской армии в Сирии параметр боевой мощи противника был задан нулевым (атакуемые объекты не оказывали сопротивления, потерь, по крайней мере по сводкам МО нет), также отсутствовали данные о поступающих подкреплениях сторон. Оценка была проведена с учетом ограничения на целую численность войск сражающихся сторон.

Численные эксперименты

Однако если в распоряжении обороняющейся стороны окажутся средства ПВО, обладающие боевой мощью, равной хотя бы 10% мощи авиационных частей РФ, расклад сил изменится.

В таблице 1 представлены параметры сторон в начальный момент времени с учетом наличия боевой мощи у обороняющейся стороны.

Таблица Таблица 1. Характеристики сторон

Показатель	Атакующая сторона	Обороняющая сторона
Численность (самолётов / единиц техники ПВО)		819
Боевая мощь от прямых атак	0,07	0,007
Боевая мощь от атак по площади	0,0024

Параметры второй атакующей авиационной группы (подкрепления): расстояние до боя: 8000 км; базовая скорость: 1000 км/ч.; скорость ветра: 50 км/ч.; угол направления ветра: 90 градусов.

При анализе исходных параметров можно заметить, что авиационные группы технологически превосходят силы ПВО, уступая им в численности.

При данных параметрах авиационным единицам атакующей стороны придётся участвовать в боях. В случае отсутствия подкрепления её силы будут разбиты, а у противника останется 196 стратегических объектов.

Процесс моделирования показал, что для того, чтобы выиграть бой при начальных погодных условиях атакующей стороне понадобится не менее 22 авиационных единиц в качестве подкрепления. Итогом боя будет сохранение трех боеспособных единиц. При изменении погодных условий на неблагоприятные (противоположное направление ветра) число данных самолётов возрастает до 23-х, а число уцелевших к концу боя уменьшается до двух.

Таким образом, данная модель позволяет учитывать влияние на результат боевых действий таких параметров, как скорость ветра и момент прибытия подкрепления.

Авиационный налёт не является единственной областью применения данной модели – расчет доступен и для других ситуаций столкновения различных родов войск, если использовать танки, боевые корабли или мотопехотные войска, заменив характеристики самолётов характеристиками данной военной техники. для сохранения описательной функции задачи необходим учёт местности, в которой происходит сражение, насколько она замедляет или ускоряет движение подкреплений.

Экономическая оценка последствий военного конфликта

Результаты данной модели позволяют оценить экономические затраты на участие в бою. Они складываются из транспортных расходов (в случае воздушного боя это расходы топлива) и будущие расходы на возмещение уничтоженных боевых единиц. В случае благоприятных погодных условий расходы топлива атакующей стороны можно сосчитать по формуле:

где – расходы на топливо в момент времени t,

– численность самолётов атакующей стороны в момент времени t,

– удельный расход топлива в момент времени,

P – стоимость единицы топлива, у.е.,

Х подкр. – размер подкреплений до момента их вступления в бой,

– начальный момент.

Таким образом, если взять в качестве параметров удельный расход топлива самолёта МИГ-29 (0,77 л/ч) и цену авиационного керосина ТС-1 (73 р./л) с сайта группы компаний «Нектон СИА», производящих топливо, то расходы обороняющей стороны при благоприятных погодных условиях составят 59638,81рублей.

В бою атакующая сторона потеряла 79 самолётов с учетом подкрепления в 22 единицы, каждая из которых стоит 30 млн. долларов. При курсе доллара на 14.09.2015 (67, 82 рубля за доллар) расходы армии на возмещение такого количества самолётов составят 2,37 млрд. долл. (161 млрд. рублей). Оборонный бюджет РФ составляет 84,5 млрд долларов. Если бы бой с данными параметрами проходил с участием РФ, то данные потери бы обошлись ей в 2,80% оборонного бюджета (0,23% ВВП). В случае отсутствия свободных денежных средств в бюджете данные потери пришлось бы восполнять за счёт заёмных средств, что бы увеличило внешний долг на 0,23%.

Увеличение расходов на оборону на один процентный пункт приводит к увеличению ВВП в России на 0,17 процентных пунктов согласно исследованию, проведённому аналитиками Сбербанка России по методике Perotti – Corsetti , причём в кризисные годы это значение доходило до 0,31 , поскольку в течение экономического кризиса 2008-2009 годов именно увеличенные расходы на национальную экономику и оборонную промышленность позволяли поддерживать экономику, не позволяя ей упасть на дополнительные 0,9-1,0%.

Также вместе с увеличением расходов на оборонный сектор государству придётся сократить инвестиционные вливания в частный сектор, что приведёт к снижению ВВП. Согласно исследованию, проведённому сотрудниками Центра экономического моделирования и прогнозирования ЗАО «ПРОГНОЗ», также при помощи процедуры Perotti – Corsetti, ежегодное падение составит 0,387% из-за влияний подобного решения на будущие периоды.

Таким образом, потери национальной экономики от участия в конфликте совокупное составят 0,08 процентных пунктов ВВП.

Поскольку расходы государства на проведение данной военной операции составили 0,23% ВВП, это приведёт к снижению национального дохода на 0,02%.

Библиографический список 4. Начальник Главного оперативного управления российского Генштаба генерал-полковник Андрей Картаполов рассказал об оперативной обстановке в Сирии. – Министерство обороны Российской Федерации (22 октября 2015, 18:15).

5. Новиков Д.А. Методология управления. – М.: Либроком, 2011. – 128 с. (Серия «Умное управление»)

6. Новиков Д.А. Иерархические модели военных действий // Управление большими системами. – 2012. – Выпуск 37. – С. 25–62.

7. Пентагон показал снимки предположительно российских самолетов в Сирии. – Рамблер «Новости» (22 сентября 2015, 11:05).

8. Юдаева К.В. Иванова Н.С. Каменских М.В. Эффективность госрасходов в России. М.: Центр макроэкономических исследований Сбербанка России, 2011. – 18 с.

9. Atkinson M.P., Gutfraind A., Kress M. When do armed revolts succeed: lessons from Lanchester theory // Journal of the Operational Research Society. – 2012. – V. 63. – P. 1363-1373.

10. MacKay N.J. When Lanchester met Richardson, the outcome was stalemate: a parable for mathematical models of insurgency // Journal of the Operational Research Society. – 2015. – V. 66, № 2. – P. 191–201.

11. Shults D., Oshchepkov I., Prudskii M., Vlasova N., Zavialov A . Mesuaring socio-economic efficiency of investment: methods comparison // 2nd International Multidisciplinary Scientific Conference on Social Sciences and Arts SGEM2015, Book 2, Vol. 3, No. SGEM2015 Conference Proceedings,(SGEM – 2015). – 2015. – P. 553-560.

12. Taha H. Operations Research: An Introduction (9th ed.). – NY: Prentice Hall, 2011. – 813 p.

Военная историческая библиотека

Главная Энциклопедия Словари Подробнее

Моделирование в военном деле

Метод военно-теоретического или военно-технического исследования объекта (явления, процесса, системы) путем создания и изучения его аналога (модели) способного замещать изучаемый объект в процессе исследования с целью получения информации о реальной системе. По сравнению с реальной системой (прототипом) модель может иметь совершенно иную природу. Между реальной системой и ее моделью должно быть установлено определенное соответствие (аналогия) по тем признакам (факторам, свойствам), которые в той или иной мере должны быть обязательно учтены для достижения цели исследования. Выявленные в процессе М. свойства и особенности поведения модели переносятся с использованием метода аналогий на реальный (моделируемый) объект. Степень соответствия модели тому фрагменту реальной действительности, для изучения которой формируется модель, называется адекватностью модели. Неадекватная модель не способна замещать прототип (оригинал) в процессе исследования, т.к. в этом случае нарушается логическая основа М. - возможность переноса информации об одних объектах на другие, т.е. возможность формирования умозаключения по аналогии. М. - основная методологическая концепция познания и практического овладения реальной действительностью в военном деле и является в определенном смысле обобщением метода аналогий. Различают материальное (предметное) и идеальное М.

При материальном М. в качестве модели предполагается использование некоторого материального предмета. По природе аналогии материальное М. делят на физическое (макетирование, обеспечивающее аналогию физической природы оригинала и модели) и аналоговое (обеспечивающее сходство процессов, протекающих в оригинале и модели). Идеальное М. основывается на мысленной идеализированной аналогии реального объекта и его модели, а по способу отражения реального объекта (или по глубине формализации) делится на знаковое и интуитивное М. По способу представления знаковых моделей различают математическое, логическое (логико-математическое) и графическое М.

Математическое М. предполагает использование математической модели, под которой понимают систему математических соотношений, зависимостей (обычно в форме математических уравнений и ограничивающих условий), описывающую с определенных сторон исследуемый объект и замещающую его в процессе познания. По вычислимости различных показателей, отношений и т.п. методы математического М. делятся на аналитические и алгоритмические.

Интуитивное М. проводится на вербальном (описательном) уровне. При этом методе ограничиваются лишь анализом качественных обобщенных понятий, отражающих общие тенденции развития явлений. Многие из перечисленных форм и способов М. используется в форме имитационного М., при котором в качестве аналога изучаемого фрагмента реальной действительности применяется модель имитационная.

Имитационное М. представляет собой процесс конструирования модели имитационной сложной реальной системы и постановки эксперимента на этой модели с целью либо понять поведение системы, либо оценить (в рамках соответствующих ограничений) различные стратегии (способы действий), обеспечивающие функционирование данной системы. Имитационное М., является методом исследования направленным на описание поведения системы; выдвижение предположений и гипотез, которые могут объяснить наблюдаемое поведение системы; использование этих гипотез для предсказания будущего поведения. Этот метод М. является одним из самых действенных инструментов исследования сложных систем, управление которыми связано с принятием решений в условиях неопределенности. При имитационном М. процессы функционирования системы-оригинала подменяются процессами, имитируемыми другой системой (моделью), но с соблюдением основных правил (режимов, алгоритмов) функционирования оригинала. В процессе имитации фиксируются определенные события и состояния или измеряются выходные воздействия, по которым вычисляются характеристики качества функционирования системы. С помощью моделей, имитирующих реальность, исследователь проводит серии специально организованных вариантных расчетов («прогоны» модели) и получает те знания, без которых выбрать альтернативный вариант своей стратегии он не может. Имитационное М. издавна используются в военном деле. Военные игры (маневры, учения, командно-штабные учения и т.д.), проводятся для проигрывания (имитации) предстоящих операций и относятся к имитационному моделированию. Так в РВСН при проведении командно-штабных военных игр широко используются штабные математические модели и другие, отражающие связь эффективности боевых действий с факторами ее определяющими. В связи с бурным развитием вычислительной техники широкое распространение получили военные игры с использованием ЭВМ. Имитационное исследование, проводимое с использованием имитационных моделей, является основной формой системного анализа эффективности боевых действий. События при имитации разворачиваются во времени, как правило, в том порядке, в каком они следуют в реальной системе, но в измененной временной шкале. Действие случайных факторов учитывается с помощью специальных датчиков случайных чисел (имитаторов). В определенном месте процесс имитации может быть приостановлен для проведения, например, операционной военной игры, экспертного опроса или натурного эксперимента с использованием промежуточных данных, полученных при машинной имитации. Результаты игры, экспертизы или эксперимента могут быть использованы для продолжения имитации процесса на ЭВМ.

К настоящему времени наиболее распространено М. процессов вооруженной борьбы (боя, удара, сражения, операции и т.п.) с целью обоснования принимаемых решений в области управления войсками и оружием при подготовке и ведении боевых действий, строительстве вооруженных сил, разработке программ развития вооружений, оперативной подготовке штабов и т.д. При изучении боевых действий Ракетных войск стратегического назначения метод М. является практически единственным методом познания и выработки военно-технических решений. К настоящему времени создан большой класс моделей одиночных, групповых и массированных ударов группировок РВСН разнообразного состава в различных формах боевого применения (в ответном, ответно-встречном, упреждающем ударах), предназначенных в основном для исследования эффективности боевых действий в широком диапазоне возможных условий обстановки. Эти модели выражают связь эффективности боевых действий с различного рода факторами, её определяющими. Особое значение имеют задачи планирования ракетно-ядерных ударов (в частности, задача целераспределения), решаемые только с использованием метода М. Не менее важную роль играет М. при выборе рационального состава и структурно-функционального облика системы вооружения ВС и, в частности, РВСН. В этом направлении М. является основным методом при обосновании предложений в Государственную программу вооружения, а также при формировании государственного оборонного заказа. При создании ракетно-ядерного вооружения в период научно-исследовательских работ и опытно-конструкторских разработок метод М. можно назвать ведущим, особенно на стадии, так называемого, внешнего проектирования систем, а также в практике военно-экономического анализа ракетного вооружения. Исследование способов преодоления систем ПРО требует использования различных методов и приемов М. Современная теория ядерного сдерживания базируется на широком, всеохватывающем использовании разнообразных методов М.

Размер: px

Начинать показ со страницы:

Транскрипт

1 ВА КОРОЛЕНКО, заместитель директора ОАО «Агат системы управления» управляющая компания холдинга «Геоинформационные системы управления» по научной работе ВК СИНЯВСКИЙ, ведущий научный сотрудник, ОАО «Агат системы управления» управляющая компания холдинга «Геоинформационные системы управления», доктор военных наук, доцент полковник ГОЧИЕВ НХ, заместитель начальника Генерального штаба Вооруженных Сил Туркменистана МОДЕЛИРОВАНИЕ БОЕВЫХ ДЕЙСТВИЙ, КАК ОСНОВНОЙ ИНСТРУМЕНТ ПРИНЯТИЯ ОБОСНОВАННЫХ РЕШЕНИЙ УДК «Для того чтобы познать какую-либо вещь, надо определить ее границы, выйти за их пределы, и только тогда станет ясна истинная ее суть» Ф Герберт Капитул Дюны Рассмотрены проблемы и современные тенденции в построении комплексных моделей боевых действий Проведен анализ существующих моделей боевых действий и определено их соответствие современным тенденциям в развитии военного искусства Изложены особенности разработки моделей боевых действий с использованием современных информационных технологий В последнее время во многих военно-научных изданиях все чаще и чаще стали появляться публикации, затрагивающие тему моделирования вооруженного противоборства Их анализ показывает, что в настоящее время мнения различных авторов весьма противоречивы и существенно отличаются друг от друга, начиная от полного неприятия моделирования как такового до вполне объективного понимания необходимости его осуществления Так, ряд авторов, не вникая в суть математических тонкостей построения моделей, считают вполне достаточным при обосновании принимаемых решений применять математический аппарат сравнения боевых потенциалов, другие, уповая на способность командующих логически выстраивать мыслительную модель предстоящих боевых действий, вообще отказываются от применения моделей, ну а третьи, понимая суть вводимых допущений и ограничений, считают аппарат математического моделирования надежным инструментом принятия обоснованных решений Кто же из них прав и где находится истина? Постараемся найти ответ на этот вопрос Итак, начнем с главного Как известно, сегодня мы стали свидетелями кардинальной трансформации произошедшей как в содержании вооруженного противоборства, так и в формах и способах оперативного и боевого применения войск Произошедший переход от классических форм ведения войны к новым, ранее не учитываемым формам противоборства (политическим, дипломатическим, экономическим, информационным и др) наряду с новыми тенденциями в развитии военного искусства практически исключили возможность использова-

2 ния существующих моделей в качестве инструмента поддержки принятия решений по управлению войсками Понимая данное обстоятельство, Генеральным штабом Вооруженных Сил в 2009 году были разработаны и соответственно утверждены Министром обороны Республики Беларусь Концепция создания системы моделирования военных действий и План ее практической реализации Благодаря этим концептуальным документам в рамках ряда научноисследовательских работ была проведена большая работа по инвентаризации всех имеющихся в Вооруженных Силах моделей и прикладных программ Итоги проведенных мероприятий показали, что в настоящее время вопросы моделирования в оборонной сфере еще не приобрели своего достаточного научного развития и по-прежнему остаются не только вне интересов, но и вне возможностей нашей военной науки Анализ сложившегося положения дел показал, что основной причиной такого состояния является отсутствие заинтересованности возможных потребителей моделей и низкий уровень возможностей военно-научных организаций по их проектированию и созданию Как следствие, сегодня у многих офицеров появилось вполне обоснованное сомнение в необходимости моделирования и адекватности его результатов, реальным процессам вооруженной борьбы И по-своему они правы Имеющиеся модели уже не отвечают характеру современного противоборства и не могут быть эффективно использованы в работе штабов Доказательством этому является тот факт, что практически все существующие модели: не соответствуют современным взглядам на подготовку и ведение боевых действий и не учитывают произошедшие изменения в сущности и содержании вооруженного противоборства; обладают свойством «нечувствительности» ко всему многообразию форм и способов оперативного и боевого применения войск; не учитывают неформальные исходные данные, которыми являются военное искусство командующих, тактическая подготовка командиров, боевой дух и моральнопсихологическая подготовка личного состава противоборствующих сторон; основаны на методе соотношения боевых потенциалов и не позволяют моделировать боевые действия тактически автономных боевых групп действующих на широком фронте и разрозненных направлениях без наличия четкой линии боевого соприкосновения войск; не способны визуализировать результаты моделирования тактических действий с реальной привязкой к местности; дают ответ на вопрос: что будет, если спланировать свои действия так, и не отвечают в реальном масштабе времени на вопрос, что сделать, чтобы получить требуемый результат? Применение данного типа моделей для формирования наиболее рационального плана требует рассмотрения большого количества альтернатив и годится только для этапа заблаговременной подготовки боевых действий; отличаются отсутствием информационного сопряжения с комплексами информационно-расчетных задач, реализованных в программном обеспечении существующих комплексов средств автоматизации Указанные недостатки свидетельствуют о том, что в настоящее время в практике военного управления четко проявилось противоречие между необходимостью штабов в многовариантном подходе к прогнозу хода и исхода вооруженного противоборства и возможностями существующих моделей по его адекватному обеспечению Наличие данного противоречия порождает крайне важную военно-научную прикладную задачу, заключающуюся в детальной научной проработке основных направлений устранения вышеуказанных недостатков и научному обоснованию путей создания новых, соответствующих современным условиям, моделирующих комплексов и систем, реально являющихся надежным и востребованным инструментом обеспечения принятия обоснованных решений Большая работа в решении данной задачи была проведена, и в настоящее время активно проводится, военно-научными организациями Вооруженных Сил Так, в интересах ее решения в военной академии созданы военно-научная школа «Современные методы и средства математического моделирования военных действий и военно-технических систем» и научно- 2

3 исследовательский центр моделирования военных действий, осуществляющие научные исследования под руководством доктора технических наук, профессора Булойчика ВМ Много внимания исследованиям в предметной области моделирования военных действий уделяется и в научно-исследовательском институте Вооруженных Сил Так, только за последние годы его сотрудниками проведено порядка десяти научно-исследовательских работ, подготовлен и опубликован ряд статей и научных изданий Но, несмотря на столь значительный объем проведенной работы, еще остается достаточно много нерешенных вопросов, связанных с системной интеграцией моделей, развитием их научно-методического аппарата и адаптацией моделей к современным формам и способам оперативного и боевого применения войск Не остаются в стороне от решения данных проблем и предприятия военнопромышленного комплекса страны Так, ОАО ««АГАТ системы управления» управляющая компания холдинга «Геоинформационные системы управления» (далее Общество), имея большой опыт разработки моделирующих комплексов и систем, интегрированных в многоуровневые автоматизированные системы военного управления, активно, на основе собственного и мирового опыта, проводит комплексную работу по созданию различных моделей боевого применения, как межвидовых, так и разнородных группировок войск Не вникая в тонкости и детали, определенные договорными ограничениями, в рамках статьи рассмотрим только общие методологические подходы, принятые в Обществе, к разработке моделей боевых действий В первую очередь при проектировании моделей, выработке системотехнических и программных решений мы исходим из целевой установки моделирования, функционального предназначения и места моделей в системе поддержки принятия решений Понимая, что собственно модель не может обеспечить выработку единственно верного и всесторонне обоснованного решения в конкретно складывающихся условиях обстановки, а является всего лишь инструментом поддержки мыслительной и творческой деятельности командующих, командиров и должностных лиц штабов И это вполне обоснованно Общеизвестно, что планирование любой операции или боя является воплощением военного искусства командующего или тактической подготовки командира наряду с их способностью единолично, на основе своего опыта и интуиции принять наиболее соответствующее условиям обстановки решение Модель же в данном случае является вспомогательным инструментом поддержки данного процесса и оценки возможных альтернатив Это связано с тем, что реализуемые в ней математический аппарат и алгоритмы охватывают собой множество сложных процессов, факторов и условий, непосредственно влияющих на результаты моделирования Часть из них задается количественно, например боевой и численный состав противостоящих группировок войск, виды и характеристики вооружения и военной техники, выделяемые ресурсы, физикогеографические и метеорологические условия и тд Вторую часть исходных данных по объективным причинам невозможно представить в количественном измерении и учесть в модели, ибо они затрагивают когнитивную сферу человека и его морально-боевой дух Поэтому сегодня при моделировании боевых действий учитываются только формальные данные Второй не менее важной методологической особенностью является обязательный учет двухстороннего характера вооруженного противоборства, а именно процессов противостояния двух антагонистических систем, вступающих между собой не только в боевое, но и в интеллектуальное противоборство, предопределяющееся замыслами действий сторон Исходя из этого, сегодня операция или бой рассматриваются не только как вооруженное противоборство двух антогонестических систем, но и как систем, одновременно реализующих весь свой информационный, морально-боевой, психологический и материально-технический потенциал, учитываемый в двух решениях противоборствующих сторон То есть интеллектуальному противоборству двух противников, реализующих свои решения сквозь призму действий подчиненных войск В структурном плане данный подход позволяет создать «биполярную» модель, имеющую в своем составе два конкурирующих центра управления, представленных частными моделями, на нескольких уровнях управления (рисунок 1) Как видно здесь на первое место 3

4 Наступательные действия войск Оборонительные действия войск выходит не «материальная составляющая войны», а продукты сознания и воли командующих и командиров, а именно принятое решение и поставленные задачи войскам 4 Сторона А Принятие решения на оперативном уровне управления и постановка боевых задач войскам Интеллектуальное противоборство на оперативном уровне Сторона В Принятие решения на оперативном уровне управления и постановка боевых задач войскам Частная модель мониторинга действий противника Моделирование противоборства разведок сторон Частная модель мониторинга действий противника Уяснение боевой задачи, принятие решения на бой и постановка боевых задач Интеллектуальное противоборство на тактическом уровне Уяснение боевой задачи, принятие решения на бой и постановка боевых задач Частная модель мониторинга действий противника Моделирование противоборства разведок сторон Частная модель мониторинга действий противника Выполнение войсками боевой задачи (Ведение боевых действий) Интерфейсы модели Моделирование вооруженного противоборства сторон Результаты моделирования операции (боя) Выполнение войсками боевой задачи (Ведение боевых действий) Интерфейсы модели Визуализация результатов моделирования Едина база данных модели Рисунок 1 Структура модели боевых действий с учетом интеллектуального противоборства сторон При реализации данного подхода следует учитывать, что, несмотря на то, что в представленной структуре соблюдена симметрия действий сторон, итоги боевых действий необходимо рассматривать сквозь призму достижения целей и выполнения поставленных боевых задач именно нашими войсками Противник же в данном случае рассматривается как внешний источник непредсказуемых, а порой и невыгодных для нас действий, заставляющих каждый раз искать новые, соответствующие развитию обстановки, решения В представленной структуре боевые действия моделируются на трех уровнях управления Первый уровень обеспечивает моделирование в интересах принятия решения командующим оперативного объединения и постановки боевых задач тактическим войсковым формированиям Второй охватывает процессы принятия решения и постановку боевых задач в тактическом звене управления Ну и третий уровень это уровень исполнителей поставленных боевых задач, то есть непосредственно войсковых тактических формирований На нем моделируется практическая реализация принятых на двух вышестоящих уровнях решений По своей сути третий уровень представляет собой совокупность частных моделей боевых действий различных видов и родов войск и является «физической» средой модели, где моделируется не просто вооруженное противоборство, а целый каскад противоборств во всех сферах их проявления Основной сложностью реализации данного подхода является необходимость преломления устаревшей парадигмы творческого мышления и обеспечение понимания того, что сегодня мыслительную деятельность командующего или командира и принятые ими решения необходимо рассматривать как продукт их сознания и основополагающий фактор успеха Третьей особенностью разработки моделей является обеспечение участия человека в процесс моделирования с помощью диалоговых «человеко-машинных» процедур Здесь мы исходим из того, что проведение оперативно-тактических расчетов осуществляется конкретными должностными лицами, которые по наблюдаемым промежуточным результатам долж-

5 ны оценивать возможные варианты влияния на развитие боевой обстановки Благодаря этому офицер-оператор имеет возможность не только вводить новые данные, получать промежуточные и конечные количественные показатели, но и изменять условия моделирования, уточнять и оценивать влияние различных факторов на первоначально разработанный план В этих целях процесс моделирования программируется дискретно, по этапам и с пошаговой фиксацией состояния и положения сил и средств сторон На каждом его этапе обеспечивается возможность ввода новых данных и получение различных вариантов решений При реализации данного подхода необходимо понимать, что как бы ни была хороша модель и как бы ни были велики ее возможности, эффективность ее использования будет определяться удобством «общения» с ней человека простотой ввода исходных данных, ясностью и наглядностью получаемых результатов Это обеспечивает за счет своевременного получения достоверной и актуальной информации, глубокое понимание обстановки и как следствие принятие на основе здравого смысла, логики и интуиции командующего или командира соответствующих условиям обстановки решений Четвертой особенностью разработки моделей, принятой в Обществе, является первоочередная реализация принципа последовательного продвижения по этапам и направлениям построения модели Данный принцип позволяет системно обеспечить наиболее рациональный и целостный порядок разработки модели Для этого процесс ее построения разбивается на ряд обособленных этапов, позволяющих с использованием принципа целостности производить коррекцию каждого из них с возможно меньшей корректировкой предыдущих этапов Вариант такой последовательности построения модели представлен в виде графа (рисунок 2) Как видно, построение и разработка модели включает в себя ряд этапов и подэтапов Разработка концептуального облика модели: 31 Определение состава модели; 32 Разработка структуры модели; 33 Организация функционирования модели; 34 Требования к конструктивному облику модели Рисунок 2- Взаимосвязь структурных компонентов процесса построения модели Связь задач, решаемых на каждом этапе или подэтапе, представлена ориентированными дугами графа, где сплошные линии отражают основную последовательность разработки, а пунктирные - вспомогательные уточнения Цикл построения начинается с определения исходных требований к модели и завершается проверкой ее соответствия требованиям, выдвинутым практикой военного искусства Процесс разработки модели представляет собой итеративный процесс последовательных приближений, а граф отражает достаточно четкий порядок обоснования ее структуры и содержания В целом данный подход позволяет достаточно четко определить структуру и последовательность построения модели, выбрать соответствующий математический аппарат и обоснованно обеспечить принятие наиболее адекватных складывающимся условиям обстановки решений 5 Наименование этапов и подэтапов: 1 Разработка системы требований к построению модели, вытекающих из ее целевого предназначения: 11 Оперативные требования (практика военного искусства) 12 Требования, вытекающие из общих задач моделирования 13 Требования, обусловленные учетом основных свойств объекта моделирования 14 Требования, обусловленные необходимостью моделирования характеристик, определяющих свойства моделируемого объекта 2 Схематизация моделируемого объекта: 21 Схематизация состава объекта; 22 Схематизация структуры объекта; 23 Схематизация организации объекта; 24 Схематизация функционирования объекта 4 Разработка конструктивного облика модели: 41 Выбор математического аппарата; 42 Конструктивное описание элементов и связей объекта; 43 Идентификация параметров; 44 Доработка, приемка и использование модели

6 пб АК ПКП Исходный район для действий овэ ТВД рейдового отряда Исходный район для действий рейдового отряда пб пб мбр мбр адн ВОП ПТрез ПОЗ Район сбора после рейдовых действий ПОЗ ПТрез БрАГ овэ ПТрез БрАГ мср-овр КАГ КАГ ПОЗ ПТрез ОК ПКП бр ТР овэ мср ср ТВ овэ ТВД дрг ср ВВ бр ОТР Пятая особенность лежит в плоскости развития методологии математического аппарата моделирования и его адаптации к современным условиям ведения вооруженного противоборства В рамках статьи, не вникая в тонкости математического описания и алгоритмизации, остановимся на общих подходах, принятых при разработке моделей боевых действий Представим операцию (бой) в виде некоторого объекта Q, обладающего свойствами C, 1 C m, (внутренние свойства объекта) Для получения модели, описывающей данные свойства необходимо: * 1 Определить показатели, количественно описывающие свойства объекта Y (Y1, Y k) 2 Описать в избранном формате свойства внешней среды, как внешние факторы X, 1 X n, влияющие на избранные показатели внутренних свойств объекта через параметры Z, 1 Z r При этом неучтенные свойства объекта целесообразно отнести к группе неучтенных факторов W, 1 W S 3 Определить взаимосвязь показателей, факторов, свойств и параметров, и осуществить математическое описание объекта в соответствии с общим порядком его функционирования в модели В обобщенном виде схема данного описания представлена на рисунке 3 6 Военное искусство Перечень объектов Перечень задач Цифровые данные Программно реализованные задачи управления (СПО) формализуемые информационные расчетные оптимизационные слабо формализуемые неформализуемые Процедура объединения фрагментов предметной области РЕШЕНИЕ на операцию (бой) Должностные лица штаба Процедура визуализации результатов моделирования X 1 X n Объект моделирования операция (бой) Y Хʹ1 Процесс моделирования Модель (P 1, P 2 P m) Yʹ W 1 Хʹn W s (Z 1, Z 2 Z r) Рисунок 3 Структурная схема описания модели боевых действий Как видно, реальный объект моделирования характеризуется функциональным отношением между показателями его свойств и параметров: Y f (X, X, Z, Z, W, W), (1) 1 n 1 r 1 S В данной зависимости, как правило, учитываются только те факторы и условия, которые наиболее существенно влияют на реальный объект моделирования Однако данные факторы и условия, ввиду высокой степени неопределенности боевой обстановки, практически всегда могут содержать в себе ошибки Вследствие этого модель боевых действий является приближенным описанием реальных боевых действий и, как правило, отличается от них по своим внутренним параметрам Подобие модели определяется адекватностью реакции показателей Y, 1 Y k модели и объекта моделирования на изменения внешних факторов X, 1 X n Поэтому в общем случае модель может быть представлена в виде функции: Y f (X, X, P, P), (2) * * * 1 n 1 m где P, 1 P m - внутренние параметры модели, адекватные параметрам реального объекта моделирования

7 Поэтому одним из главных вопросов, рассматриваемым при разработке модели, является вопрос точности ее соответствия учитываемым соотношениям факторов, свойств и параметров избранному показателю Y оцениваемого свойства реального объекта моделирования Другими словами, насколько точно выражение (2) соответствует выражению (1) При этом следует учитывать, что моделирование боевых действий является весьма сложной и многогранной процедурой, когда вид уравнения (2) может быть неизвестен В данном случае задача заключается в том, чтобы найти это уравнение Решение данной задачи лежит в плоскости теории эксперимента, которая позволяет на основе выборочных измерений значений * * параметров, * X1 X n, и показателя Y, найти параметры P, 1 P m, при которых функция (2) наиболее точно отражает реальную закономерность (1) Для этого производится сравнение количественных показателей результатов моделирования с показателями результатов реальных боевых действий В качестве таких показателей могут выступать математическое ожидание величины ущерба, наносимого противнику, математическое ожидание потерь своих войск и тд Каждый из этих показателей зависит от ряда случайных элементарных событий (степени вскрытия группировки противника, точности определения координат и степени поражения его объектов, эффективности РЭБ, маскировки и тд), зависящих от вероятностных величин, методы учета которых носят приближенный характер Поэтому результаты моделирования могут отличаться от результатов реальных боевых действий Вместе с тем, парадигма моделирования боевых действий заключается в необходимости разработки такой модели, количественные результаты которой были бы наиболее адекватны количественным результатам реальных боевых действий, поскольку выбор наиболее рационального плана их ведения осуществляется на количественной основе Исходя из этого, становится вполне очевидным, что неадекватные количественные результаты моделирования могут привести к принятию неадекватного реальным условиям обстановки решения И здесь будет вполне уместным поставить вопрос: а будет ли командующий или командир, на которого возложена вся полнота ответственности за принятое решение, доверять результатам моделирования, если он не уверен, что количественные результаты моделирования не противоречат реальным процессам боевых действий? Это же относится и к количественным результатам моделирования боевых действий, в которых учет вероятностной неопределенности осуществляется через ее исходные данные степень вскрытия группировки противника, вероятность определения времени его перехода в наступление и тд В большинстве случаев в качестве значений этих вероятностей выбираются их усредненные значения, определенные на эмпирической основе Это обусловлено тем, что зачастую в штабах отсутствуют достоверные исходные данные для проведения моделирования, например, данные о величине вероятности поражения i й цели j м средством в k х условиях Все это приводит к еще большему проявлению важнейшей методологической проблемы проблемы оценки достоверности количественных результатов моделирования Ее решению в настоящее время уделяется наибольшее внимание всех ученых и специалистов Общества Вторым не менее важным моментом, связанным с развитием математического аппарата моделирования, является его приведение в соответствие с характером и особенностями современного вооруженного противоборства Для этого в Обществе принята соответствующая методология обеспечивающая использование на нижнем уровне моделирования в основном метода Монте-Карло (в случае имитации взаимодействия отдельных боевых единиц), на среднем уровне - марковские модели, а на верхнем (агрегированном) уровне применение математического аппарата ланчестеровских моделей, базирующихся на соответствующих системах дифференциальных уравнений Для их представления в наиболее наглядном виде введем обозначения: xt () и y(t) - численность войск сторон в момент времени t 0 Начальные условия (в начальный момент времени) - x 0 и y 0 соответственно При этом скорость изменения численности войск сторон определяется тремя факторами: операционными потерями (пропорциональными численно- 7

8 сти своих войск), боевыми потерями (пропорциональными численности войск противника) и наличием (вводом / выводом) резервов Используя данные обозначения классические боевые действия можно описать системой дифференциальных уравнений вида: 8 x(t) ax(t) by(t) u(t) (3) y(t) cx(t) dy(t) v(t), (4) где a, b, c и d положительные константы; ut () и vt () темпы ввода / вывода резервов При этом характерную для современных условий тактику ведения партизанской войны можно рассматривать в системе дифференциальных уравнений типа: x(t) ax(t) gx(t)y(t) u(t) (5) y(t) dy(t) hx(t)y(t) v(t), (6) где g и h положительные константы Совокупность же одновременного ведения классических боевых действий и тактики партизанской войны описывается системой дифференциальных уравнений вида: x(t) ax(t) gx(t)y(t) u(t) (7) y(t) cx(t) dy(t) v(t) (8) Данные модели отличаются между собой учетом характера и способов вооруженного противоборства и динамикой роста боевых потерь Так, в рамках классических боевых действий предполагается, что каждая сторона в единицу времени поражает противника, пропорционально своей численности коэффициенты b и c, называемые коэффициентами боевой эффективности Данные коэффициенты численно могут быть определены, к примеру, количеством производимых в единицу времени выстрелов умноженных на вероятность поражения противника в заданных условиях Другой вид ведения боевых действий «партизанский», зависит от вида огня, потерь понесенных в результате его интенсивности и концентрации войск в районе боевых действий, что в совокупности отражается «смешанными» слагаемыми, пропорциональными xt () и y(t) При ведении смешанных форм применения группировок войск в ходе вооруженного конфликта в основном рассматриваются условия отсутствия операционных потерь и резервов Математический аппарат данного варианта довольно подробно изложен в и на нем в рамках статьи мы останавливаться не будем В целом можно отметить, что изложенный подход в целом обеспечивает идентификацию реальных задач моделирования и более адекватный учет специфики современного вооруженного противоборства Шестая особенность создания моделей обусловлена сложностью и многообразием реальных боевых ситуаций, складывающихся в условиях современной войны, которые требуют для их адекватного отражения в моделях определенной гибкости и универсальности последних Эти свойства приходят в противоречие с общностью и обоснованностью результатов моделирования Для его разрешения в Обществе осуществлен переход от традиционного (последовательного) моделирования к распределенному (параллельному) моделированию Основными причинами данного перехода явились: большая сложность, объемы и многообразие задач моделирования, требующих не только больших временных затрат, но и больших объемов памяти;

9 необходимость объединения нескольких систем в одну распределѐнную среду имитационного моделирования (необходимость использования комплексов моделей, в которых «выход» одной является «входом» в другую и тд); предоставление сетевой индустрией и современными информационными технологиями возможности одновременной работы должностных лиц в информационной сети с кластерной архитектурой на значительных удалениях друг от друга В основу построения систем распределенного моделирования специалистами Общества положена архитектура, описывающая принципы организации любых систем распределѐнного моделирования Еѐ инвариантный характер отражается в названии HLA (High Level Architecture) высокоуровневая архитектура Дадим краткую характеристику HLA, как образца современных технологических стандартов в области распределенного моделирования применительно к созданию типовых архитектур, как систем моделирования в целом, их отдельных компонентов, так и проблемно-ориентированных приложений Формально технология HLA определяется следующими компонентами (рисунок 4): спецификацией интерфейса; шаблоном объектных моделей, задающим формат информации, представляющей общий интерес для всех участников процесса моделирования; базовыми правилами HLA, определяющими основные принципы разработки программного обеспечения в среде HLA или согласно стандартов данной архитектуры; специально разработанная для поддержки HLA среда выполнения Run-Time Infrastructure (RTI), включающая шесть базовых групп по управлению интерфейсом, представленных на рисунке RTI выполняет функции симулятора на уровне взаимодействий между федератами набор сервисов, поддерживающих в едином модельном времени координацию федератов и обмен данными между ними спецификации интерфейса, определяющие взаимодействие с RTI 9 ФЕДЕРАЦИЯ Должностные лица штаба Сервисы и приложения модель модель модель модель модель Модели Пассивная модель модель база данных С++ Java Ada-95 CORBA IDL Спецификация интерфейса Взаимодействие федератов по времени Управление федерациями Управление данными Инфраструктура реального времени (RTI) Управление объектами Управление функциями Примечание: системная объектная модель Управление временем Управление атрибутами Рисунок 4 интегрированная среда HLA поддержки процессов проектирования и реализации распределѐнных приложений На рисунке 4 представлена структура поддержки процессов разработки и реализации распределенных приложений, базирующаяся на технологии HLA Представленная на рисунке федерация, являющаяся распределенным приложением, состоит из большого числа функциональных компонентов, размещенных на распределенной архитектуре К первому типу компонентов относятся так называемые федераты Они могут быть системами последовательного компьютерного моделирования, системами реального времени, живыми участни-

10 ками моделирования, встроенным оборудованием, программными средствами поддержки различного рода услуг или сервисов На платформе каждого федерата размещаются соответствующие проблемно-ориентированные приложения Следует отметить, что архитектура HLA не накладывает каких-либо ограничений на реализацию федератов и RTI, а является набором рекомендаций по форматам данных, которыми могут обмениваться федераты, и правилам их взаимодействия в различных условиях Соблюдая и то и другое, любой разработчик может создавать как модели, которые можно использовать в разнообразных моделирующих комплексах, так и собственные варианты инфраструктуры RTI Теперь, что касается перспектив Понимая то обстоятельство, что процесс разработки моделей не должен быть статичным, а должен быть в постоянном развитии и быть адекватным происходящим изменениям в характере современного вооруженного противоборства мы определили основные направления развития моделирующих комплексов и систем К ним следует отнести: приоритетное развитие систем моделирования с распределенным преобразованием информации; обеспечение оперативно-технического сопряжения комплексов и систем моделирования с действующими и перспективными автоматизированными системами управления войсками и оружием; повышение реалистичности создаваемой условной боевой обстановки и согласования по времени и пространству функционирования моделей боевых действий разнородных группировок войск (сил) Подводя итог всему вышеизложенному, отметим, что практическая реализация изложенных подходов наряду с реализацией принципов экономической эффективности построения моделей, их согласованного развития, системной совместимости моделей различного назначения и широкомасштабного использование апробированных коммерческих решений позволит создать кластер моделей боевых действий, являющийся реальным инструментом обеспечения принятия эффективных решений по управлению войсками Литература: 1 Акт результатов работы экспертной группы по рассмотрению отечественных и российских разработок в области моделирования боевых действий Мн: ГШ ВС, Исаев, МА Компьютеру далеко до Суворова // Военно-промышленный курьер (551) 3 Lanchester, FAircraft in Warfare: the Dawn of the Fourth Arm London: Constable and Co, Гермейер ЮБИгры с непротивоположными интересами М: Наука, Deitchman, SA Lanchester Model of Guerilla Warfare //Operations Research

16 Нежинский Н.Н. Кандидат технических наук, доцент. Методика обоснования требуемого состояния системы вооружения группировки войск (сил) и Вооруженных Сил РФ 1 Предложена методика обоснования требуемого

Основным действием, необходимым для предотвращения SQL-инъекций, является полный и жесткий контроль параметров запросов, поступающих в БД, и тщательная проверка БД на этапе ввода в эксплуатацию. Гречишников

А.М. Мухаметжанов¹, О.С. Ишутин² Современные подходы в управлении военно-медицинской службой ¹Военная кафедра Карагандинской государственной медицинской академии. Республика Казахстан. ²Военно-медицинское

Занятие 7 Формализация и алгоритмизация информационных процессов С развитием вычислительной техники наиболее эффективным методом исследования больших систем стало машинное моделирование, без которого невозможно

Лекция 5 Концепции и принципы теории принятия решений План: 1. Концепции и принципы теории принятия решений 2. Модель проблемной ситуации 3. Задача анализа проблемы 4. Моделирование механизма ситуации.

1 Моделирование систем Классификация видов моделирования систем. В основе моделирования лежит теория подобия, которая утверждает, абсолютное подобие может иметь место лишь при замене объекта другим точно

АЛГОРИТМЫ СИТУАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЯХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЙ Е.Н. Надеждин Россия, Москва В.А. Шептуховский Россия, г. Шуя Закономерным следствием

Занятие 1. ВВЕДЕНИЕ. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК МЕТОД НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ Методологическая основа моделирования. Все то, на что направлена человеческая деятельность, называется

ЛК 1. Моделирование. 1. Основные понятия. 2 Принципы моделирования. 3 Свойства моделей 4 Классификация методов моделирования. 5. Математическое моделирование 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ. Моделирование замещение

Отзыв официального оппонента на диссертацию Якимова Анатолия Ивановича «Теоретические основы технологии имитационного моделирования и принятия решений в информационных системах промышленных предприятий»,

УДК 004.021 Д.В. Вавилов, К.А. Дворников Исследование взаимодействия математических моделей на стенде моделирования РадиоЭлектронного Вооружения Вавилов Дмитрий Викторович, главный инженер директор по

4 СИСТЕМЫ И ПРОБЛЕМЫ. СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД И СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ. МЕТОДЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА Понятие системы тесно связано с понятием проблемы. Проблема (от греч. problema - задача) в широком смысле - ситуация

Анализируя понятие «компетенция» с точки зрения соответствия критериям целевого предмета, следует отметить, что она отвечает всем требованиям, предъявляемым к целевому предмету: 1.) можно определить способ

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ СВЯЗИ И АВТОМАТИЗИРОВАННЫх СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ВООРУЖЕННЫх СИЛ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Евгений Робертович Мейчик НАЧА ЛьНИК СВязИ ВООРУ женных СИЛ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ заместитель

84 Л. И. ЕРОХИНА, А. С. НАЗАРОВ ПРОЦЕСС ФОРМИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ПРОГРАММ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ СЕРВИСА Ключевые слова: региональная программа развития, сфера сервиса, разработка программы развития, классификация

4 Буравлев АИ Доктор технических наук, профессор Дифференциальное уравнение для количественного соотношения численностей противоборствующих сторон Предложен методический подход к агрегированию моделей

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский национальный исследовательский

Основные методологические подходы к оценке результативности развития сферы науки и инноваций на основе единой системы прогнозных расчетов Целью исследования, выполняемого в рамках данной НИР является повышение

Аннотация программы учебной дисциплины «Методы исследования и моделирования информационных процессов и технологий» Цель дисциплины: 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ Дисциплина «Методы исследования и моделирования

2. Основы имитационного моделирования 2.1. Понятие модели В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования.

УДК 623.7.011 В. Б. Козарь, 2015 Использование имитационно-логико-вероятностных моделей для оценки эффективности сложных систем Обосновывается методический подход к оцениванию эффективности сложных систем

ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ МОДЕЛИ ДИНАМИЧЕСКОЙ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЙ СИСТЕМЫ Позднякова Н.С., Торшина И.П. Московский государственный университет геодезии и картографии Факультет оптико-информационных

Вестник Военного университета. 2011. 1 (25). С. 33-37. Закутнев С.Е. ПРОГРАММНО-ЦЕЛЕВОЙ ПОДХОД К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ ВОЕННОГО ОБРАЗОВАНИЯ Проблемы современной системы военного образования отличаются

ОДОБРЕНА распоряжением Правительства Российской Федерации от 27 декабря 2011 г. 2387-р К О Н Ц Е П Ц И Я создания и развития государственной информационной системы учета информационных систем, разрабатываемых

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ) Общие сведения 1. Кафедра 2. Направление подготовки 3. Дисциплина (модуль) Информатики, вычислительной

19 Нежинский Н.Н. Кандидат технических наук, доцент Брезгин В.С. Кандидат технических наук Алгоритм принятия решения на стратегическом уровне управления при проектировании создания и крупных организационно-технических

УДК 623.98 В.В. Ханычев Определение облика системы показателей эффективности вариантов применения роботизированных комплексов морского базирования Ханычев Виталий Викторович, кандидат технических наук,

9 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ЭТАПЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ Большинство изучаемых и подлежащих моделированию объектов являются сложными системами. Характерные признаки сложной системы невозможность

Бильность в уровне финансирования перспектив развития ВВТ и т.д. В качестве основных особенностей современных условий развития ВВТ можно выделить, с одной стороны, назревшую острую необходимость перевооружения

ОТЗЫВ официального оппонента на диссертацию ЗАХАРЧЕНКОВА Константина Васильевича «Разработка метода, моделей и технологии оценки эффективности процессов управления в корпоративных информационных системах»,

Назначение и основы использования систем искусственного интеллекта. Базы знаний. Экспертные системы Существует несколько стратегий получения знаний. Наиболее распространенные: - приобретение; - извлечение;

УДК 004.942 Филяев Михаил Петрович, д.т.н. (институт военно-системных исследований, Военная академия материально-технического обеспечения имени генерала армии А.В. Хрулёва, Санкт-Петербург) ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени Р.Е.

Перспективы развития системы связи и АСУ Вооруженных Сил Российской Федерации Н а ч а л ь н и к Г л а в н о г о у п р а в л е н и я С в я з и В о о р у ж е н н ы х С и л Р о с с и й с к о й Ф е д е р а

ИМИТАЦИОННАЯ СХЕМА РАЦИОНАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАТРАТ ПО ЭТАПАМ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА СИСТЕМЫ ОРУЖИЯ ЗАДАННЫХ РИСКОВ А.С. Афанасьев, Ю.Л. Вященко, К.М. Иванов, С.А. Матвеев (Санкт-Петербург) В процессах разработки

УДК 612.397:681.322 Проблеми надзвичайних ситуацій. Зб. наук. пр. Вип. 3, 2006 112 Докучаев В.П., преп., Николаев И.М., канд. техн. наук, ст. преп., Щербак Г.В., канд. техн. наук, нач. каф. Академия гражданской

ПОТЕНЦИАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ХОДА И ИСХОДА БОЕВЫХ ДЕЙСТВИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ РАЗЛИЧНЫХ ВИДОВ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ Е.С. Щербаков, А. Д. Дорожкин, А.В. Колыванов Разработка математической модели

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЕ УКРАИНЫ Цель доклада: ознакомить научную общественность с концептуально новым подходом использования

УДК 658.562 МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЕМ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ РЕГИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ «ИКГ «РОЭЛ Консалтинг», Россия, Москва Аннотация. Рассматриваются информационно-институциональные технологии

Понятие модели. Типы моделей. Понятие адекватной модели. Одним из самых древних путей постижения сложного является абстрагирование, т.е. выделение самых общих и самых важных черт сложного процесса или

Развитие методологии внутреннего финансового контроля и аудита Дарья Викторовна ГОРОХОВА, заместитель начальника отдела методологии ООО «Р.О.С.Т.У.», кандидат экономических наук Практика организации внутреннего

Тема 6. Разработка концепции и гипотезы исследования систем 6.1. Гипотеза и еѐ роль в исследовании. 6.2. Разработка гипотезы. 6.3. Концепция исследования. 6.1. Гипотеза и её роль в исследовании. В исследовании

В.А. КОРОЛЕНКО, заместитель директора ОАО «Агат системы управления» управляющая компания холдинга «Геоинформационные системы управления» по научной работе В.К. СИНЯВСКИЙ, ведущий научный сотрудник ОАО

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ЛПР В ХОДЕ КОНФЛИКТА С. Ю. Малков, В. И. Ковалев Академия военных наук, доктор технических наук Академия военных наук, кандидат военных наук При возникновении конфликтных

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ САПР ДЛЯ НАЧАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ МАЛОРАЗМЕРНЫХ ГТД Герасимов М.В., Григорьев В.А. Самарский государственный аэрокосмический университет, г. Самара Переход от локального применения

Организация научного исследования Теоретические основы. Задание для самостоятельной работы. 1 Научное исследование: сущность и особенности Научное исследование это целенаправленное познание, результаты

ПАСПОРТ И ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА КАНДИДАТСКОГО ЭКЗАМЕНА ПО СПЕЦИАЛЬНОСТИ 20.02.14 «ВООРУЖЕНИЕ И ВОЕННАЯ ТЕХНИКА. КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ ВОЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ» Паспорт и примерная программа кандидатского экзамена

МЕТОДОЛОГИЯ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ С. А. Яковлев (Санкт-Петербург) Имитационное моделирование (ИМ) является эффективным инструментом оценки характеристик

КОМПЛЕКСНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ОПЕРАТИВНОГО МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ АКТИВНЫМИ ПОДВИЖНЫМИ ОБЪЕКТАМИ Д. Н. Верзилин, М. Ю. Охтилев, Б. В. Соколов (Санкт-Петербург) К настоящему времени теория, методы

В.Ю. Чуев, кандидат технических наук И.В. Дубограй Р.А. Рябцев, кандидат технических наук Стохастические модели двухсторонних боевых действий многочисленных группировок с переменными эффективными скорострельностями

ПРОГРАММНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССА МОДЕЛИРОВАНИЯ МЕДИКО-ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ А. Б. Столбов (Иркутск) В настоящее время моделирование взаимодействия экологических и экономических систем с учетом

МИНОБРНАУКИ РОССИИ федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технологический университет «СТАНКИН» (ФГБОУ ВО «МГТУ «СТАНКИН») АННОТАЦИЯ

УДК 35.977.535.3 Улаков Е.Т. старший преподаватель Национальный университет обороны Республика Казахстан, г. Астана ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОГО РЕШЕНИЯ В ВОЕННОМ ДЕЛЕ Аннотация. Рассмотрен в общем виде процесс

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

Тема 2. Системный анализ в исследовании управления 2.1. Понятие системного анализа. 2.2. Системный анализ в исследовании управления. 2.3. Стадии системного анализа систем управления. 2.4. Принципы системного

ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРОЦЕССА В УПРАВЛЕНИИ ДИСКРЕТНЫМИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ СИСТЕМАМИ С. А. Лазарев (Орел) Совершенствование методов управления производством продукции в условиях

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

УДК 002.5:004 М.А. Милованов КОМПЛЕКС СРЕДСТВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОТРАБОТКИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ КОРАБЕЛЬНОГО РАДИОЭЛЕКТРОННОГО ОБОРУДОВАНИЯ Милованов Максим Александрович, окончил Московский государственный технический

ПРЕЗЕНТАЦИЯ к отзыву официального оппонента на диссертационную работу ДОЦЕНКО С.И. «Теоретические основы создания интеллектуальных систем компьютерной поддержки решений при управлении энергосбережением

СОДЕРЖАНИЕ Общая информация 2 Решаемые задачи 3 Составляющие системы бюджетирования 3 Внедрение профильного решения 5 Интеграция 6 Общая информация Выстроенная и эффективно работающая система планирования

Финансово-экономические основы военной доктрины. М.: Финансово-экономические проблемы военного строительства и пути их решения (материалы научно-практической конференции). Институт экономических проблем

МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ АПК В УСЛОВИЯХ СТАТИСТИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ Воробьева А.В., Коваленко И.Л., Стоякова К.Л., Воробьев Д.И., Ибраев Р.Р. Московский государственный университет технологий и

---