УДОСКОНАЛЕНИЙ МЕТОД ПРОГНОЗУВАННЯ ТРАЄКТОРІЇ ПОЛЬОТУ КРИЛАТИХ РАКЕТ НА ОСНОВІ МУРАШИНОГО АЛГОРИТМУ
Ключові слова:
крилата ракета, повітряний противник, траєкторія польоту, об’єкт ураження, мурашиний алгоритм, радіолокаційна розвідка
Анотація
Предметом вивчення в статті є метод прогнозування траєкторії польоту крилатих ракет на основі мурашиного алгоритму. Метою є отримання адекватних результатів при прогнозуванні траєкторії руху крилатих ракет при здійсненні планування застосування сил та засобів протиповітряної оборони та вибору їх раціональної побудови. Завдання: аналіз відомих методів оцінки траєкторії польоту крилатої ракети; моделювання траєкторії польоту крилатих ракет як пошуку послідовності дій крилатої ракети, яка може переміщати з одного місця в інше, уникаючи будьяких перешкод на траєкторії польоту; удосконалення методу прогнозування траєкторії польоту крилатих ракет. Використовуваними методами є: методи системного аналізу, теорії ймовірності, методи ройового інтелекту, математичної статистики. Отримані такі результати. Удосконалено метод прогнозування траєкторії польоту крилатих ракет на основі мурашиного алгоритму, в якому, на відміну від відомих, розрахунок траєкторії польоту крилатої ракети передбачає розрахунок цільової функції, визначення сукупності ділянок руху агентів, концентрації феромону на маршрутах руху агентів, переміщення агентів по визначеним ділянкам руху. Проведена перевірка працездатності удосконаленого методу прогнозування дій повітряного противника на основі мурашиного алгоритму. Висновки. Встановлено, що в усіх випадках метод прогнозування дій повітряного противника на основі мурашиного алгоритму забезпечує найменшу довжину маршруту від вихідної точки маршруту до об’єктів ураження. Напрямком подальших досліджень є побудова системи радіолокаційної розвідки за результатами моделювання варіантів дій повітряного противникаЗавантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Amble J. Intelligence and the Future Battlefield, with Lt. Gen. Scott Berrier / J. Amble // Modern War Institute. – October 25, 2019. URL: https://mwi.usma.edu/mwi-podcast-intelligence-future-battlefield-lt-gen-scott-berrier/.
2. Air & Space Operations Review : A Journal of Strategic Airpower & Spacepower. – 2022. – Vol. 1. – No. 4. URL: https://www.airuniversity.af.edu/ASOR/.
3. Синтез адаптивних структур системи зенітного ракетно-артилерійського прикриття об’єктів і військ та оцінка її ефективності (теорія, практика, тенденції розвитку) : монографія / Торопчин А. Я. та ін. Харків : ХУ ПС, 2006. 349 с.
4. Городнов В. П., Єрмошин М. О., Шулежко В. В. Методика оцінки статистичних параметрів удару повітряного противника при відновленні системи зенітного ракетно-артилерійського прикриття. Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. Харків: ХУ ПС, 2013. № 1(10). С. 57–60.
5. Пуховий О. В. Удосконалена методика визначення варіанту бойового застосування угруповання радіотехнічних військ. Системи озброєння і військова техніка. 2012. № 3(31). С.66–70.
6. Моделювання бойових дій військ (сил) протиповітряної оборони та інформаційне забезпечення процесів управління ними (теорія, практика, історія розвитку) : монографія / Городнов В. П та ін. Харків : ХВУ, 2004. 410 с.
7. Ярош С. П., Рогуля О. В. Аналіз тактики бойового застосування крилатих ракет при нанесенні ударів по важливих державних об’єктах та угрупованнях військ. Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. 2019. № 3(61). С. 35–44. https://doi/org/10.30748 /zhups.2019.61.06.
8. Жарик О. М., Тристан А. В. Військова операція Азербайджану в Нагірному Карабасі в контексті розвитку Повітряних Сил Збройних Сил України. Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. 2021. № 2(43). С. 19–24. https://doi/org/10.30748/nitps.2021.43.02.
9. Ярошенко Я., Герасименко В., Блискун О., Базіло С., Ікаєв Д. Досвід застосування безпілотної авіації у вірменоазербайджанському конфлікті восени 2020 року. Уроки для України. Воєнно-історичний вісник. 2021. № 2(40). С. 53–71. https://doi/org/10.33099/2707-1383-2021-40-2-53-71.
10. Олексенко О. О., Ярошенко Я. В. Розробка методу оптимального маршруту польоту безпілотного літального апарату на основі мурашиного алгоритму. Сучасний стан проведення наукових досліджень у IT-технологіях, галузях електроніки, інженерії, нанотехнологіях та транспортній сфері : кол. наук. монографія. Вінниця, 2021. Вид. 1. С. 147–158. https://doi.org/10.36074/csriteenat.ed-1.10.
11. Олексенко О. О., Герасименко В. В. Метод визначення варіантів польоту безпілотного літального апарату на основі макс-мінного мурашиного алгоритму. Сучасний стан проведення наукових досліджень у IT-технологіях, галузях електроніки, інженерії, нанотехнологіях та транспортній сфері : кол. наук. монографія. Вінниця, 2021. Вид. 2. С. 2–10. https://doi.org/10.36074/csriteenat.ed-2.01.
12. Khudov, H., Oleksenko, O., Kuchuk, N., Yaroshenko, Y., Ishchenko, O., Ikaiev, D., Kireienko V. Determining the unmanned aerial vehicle optimal flight route based on the ant colony optimization. Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry (TOJQI). 2021. Vol. 12, Issue 6, pp. 5173–5178.
13. Khudov, H., Oleksenko, O., Lukianchuk, V., Herasymenko, V., Yaroshenko, Y., Ishchenko, O., Ikaіev, D., Golovchenko O., Volobuiev, A., Drob, Y., Solomonenko, Y., Khizhnyak, I. The Determining the Flight Routes of Unmanned Aerial Vehicles Groups Based on Improved Ant Colony Algorithms. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering. 2021. Vol. 11. Issue 09, pp. 23–32. https://doi/org/10.46338/ijetae0921_03.
14. Олексенко О. О., Худов Г. В., Гниря В. В., Неводничий А. О. Методика прогнозування дій повітряного противника на основі мурашиного алгоритму. Перспективи розвитку озброєння та військової техніки Сухопутних військ : тези доп. Міжн. наук.-техн. конф.(м. Львів, 14-15 трав. 2020 р.). Львів, 2020. С. 250.
15. M. Dorigo, K. Socha. An Introduction to Ant Colony Optimization. Technical Report Series. Iridia : Universite Libre de Bruxelles, 2006. 19 p.
16. M. Dorigo, M. Birattari, T. Stützle, Ant Colony Optimization. Artificial Ants as a Computational Intelligence Technique. IEEE Computational Intelligence Magazine, 2006. № TR/IRIDIA/2006-023.14 p. https://iridia.ulb. ac.be/IridiaTrSeries/rev/IridiaTr2006-023r001.pdf.
17. M. Dorigo, T. Stützle. Ant Colony Optimization: Overview and Recent Advances. M. Gendreau and Y. Potvin, editors, Handbook of Metaheuristics, 2nd edition. in International Series in Operations Research & Management Science, Springer, Verlag, New York, 2010. Vol. 146. P. 227–263.
2. Air & Space Operations Review : A Journal of Strategic Airpower & Spacepower. – 2022. – Vol. 1. – No. 4. URL: https://www.airuniversity.af.edu/ASOR/.
3. Синтез адаптивних структур системи зенітного ракетно-артилерійського прикриття об’єктів і військ та оцінка її ефективності (теорія, практика, тенденції розвитку) : монографія / Торопчин А. Я. та ін. Харків : ХУ ПС, 2006. 349 с.
4. Городнов В. П., Єрмошин М. О., Шулежко В. В. Методика оцінки статистичних параметрів удару повітряного противника при відновленні системи зенітного ракетно-артилерійського прикриття. Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. Харків: ХУ ПС, 2013. № 1(10). С. 57–60.
5. Пуховий О. В. Удосконалена методика визначення варіанту бойового застосування угруповання радіотехнічних військ. Системи озброєння і військова техніка. 2012. № 3(31). С.66–70.
6. Моделювання бойових дій військ (сил) протиповітряної оборони та інформаційне забезпечення процесів управління ними (теорія, практика, історія розвитку) : монографія / Городнов В. П та ін. Харків : ХВУ, 2004. 410 с.
7. Ярош С. П., Рогуля О. В. Аналіз тактики бойового застосування крилатих ракет при нанесенні ударів по важливих державних об’єктах та угрупованнях військ. Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. 2019. № 3(61). С. 35–44. https://doi/org/10.30748 /zhups.2019.61.06.
8. Жарик О. М., Тристан А. В. Військова операція Азербайджану в Нагірному Карабасі в контексті розвитку Повітряних Сил Збройних Сил України. Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. 2021. № 2(43). С. 19–24. https://doi/org/10.30748/nitps.2021.43.02.
9. Ярошенко Я., Герасименко В., Блискун О., Базіло С., Ікаєв Д. Досвід застосування безпілотної авіації у вірменоазербайджанському конфлікті восени 2020 року. Уроки для України. Воєнно-історичний вісник. 2021. № 2(40). С. 53–71. https://doi/org/10.33099/2707-1383-2021-40-2-53-71.
10. Олексенко О. О., Ярошенко Я. В. Розробка методу оптимального маршруту польоту безпілотного літального апарату на основі мурашиного алгоритму. Сучасний стан проведення наукових досліджень у IT-технологіях, галузях електроніки, інженерії, нанотехнологіях та транспортній сфері : кол. наук. монографія. Вінниця, 2021. Вид. 1. С. 147–158. https://doi.org/10.36074/csriteenat.ed-1.10.
11. Олексенко О. О., Герасименко В. В. Метод визначення варіантів польоту безпілотного літального апарату на основі макс-мінного мурашиного алгоритму. Сучасний стан проведення наукових досліджень у IT-технологіях, галузях електроніки, інженерії, нанотехнологіях та транспортній сфері : кол. наук. монографія. Вінниця, 2021. Вид. 2. С. 2–10. https://doi.org/10.36074/csriteenat.ed-2.01.
12. Khudov, H., Oleksenko, O., Kuchuk, N., Yaroshenko, Y., Ishchenko, O., Ikaiev, D., Kireienko V. Determining the unmanned aerial vehicle optimal flight route based on the ant colony optimization. Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry (TOJQI). 2021. Vol. 12, Issue 6, pp. 5173–5178.
13. Khudov, H., Oleksenko, O., Lukianchuk, V., Herasymenko, V., Yaroshenko, Y., Ishchenko, O., Ikaіev, D., Golovchenko O., Volobuiev, A., Drob, Y., Solomonenko, Y., Khizhnyak, I. The Determining the Flight Routes of Unmanned Aerial Vehicles Groups Based on Improved Ant Colony Algorithms. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering. 2021. Vol. 11. Issue 09, pp. 23–32. https://doi/org/10.46338/ijetae0921_03.
14. Олексенко О. О., Худов Г. В., Гниря В. В., Неводничий А. О. Методика прогнозування дій повітряного противника на основі мурашиного алгоритму. Перспективи розвитку озброєння та військової техніки Сухопутних військ : тези доп. Міжн. наук.-техн. конф.(м. Львів, 14-15 трав. 2020 р.). Львів, 2020. С. 250.
15. M. Dorigo, K. Socha. An Introduction to Ant Colony Optimization. Technical Report Series. Iridia : Universite Libre de Bruxelles, 2006. 19 p.
16. M. Dorigo, M. Birattari, T. Stützle, Ant Colony Optimization. Artificial Ants as a Computational Intelligence Technique. IEEE Computational Intelligence Magazine, 2006. № TR/IRIDIA/2006-023.14 p. https://iridia.ulb. ac.be/IridiaTrSeries/rev/IridiaTr2006-023r001.pdf.
17. M. Dorigo, T. Stützle. Ant Colony Optimization: Overview and Recent Advances. M. Gendreau and Y. Potvin, editors, Handbook of Metaheuristics, 2nd edition. in International Series in Operations Research & Management Science, Springer, Verlag, New York, 2010. Vol. 146. P. 227–263.
Опубліковано
2023-06-09
Як цитувати
Khudov Hennadii Удосконалений метод прогнозування траєкторії польоту крилатих ракет на основі мурашиного алгоритму / Hennadii Khudov, Igor Romanenko, Petro Mynko, Yuriy Solomonenko, Vitaliy Ivanyuk // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2023. – Т. 2 (72). – С. 63-67. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2023.2.063.
Розділ
Управління в складних системах
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
