Модель підвищення гнучкості циклу управління оперативно-тактичним угрупованням в умовах множинних невизначеностей обстановки

Abstract

Анотація Актуальність досліджуваної проблеми полягає у необхідності подальшого набуття системою управління угруповання військ (сил) спроможностей у проактивних діях, які демонструють здатність зменшувати вплив невизначеностей обстановки шляхом коригування рішень у реальному часі. Інструментом для налаштування та розвитку цих спроможностей є цикл управління, в межах якого формується логіка побудови стійкого механізму функціонування системи в динамічному середовищі оперативної обстановки. В умовах впливу множинних невизначеностей управлінський цикл залежить від рівня його адаптивності, набуває нелінійного характеру і потребує гнучких підходів до ухвалення рішень. Адаптація системи управління реалізується практичним впровадженням математичних методів аналізу невизначеності та алгоритмів динамічних систем, що дозволяє оцінювати ризики, покращувати точність рішень та адаптивність системи до змінного середовища. Водночас, адаптація – це не лише застосування математичних методів, а й їх інтеграція в алгоритми ухвалення рішень, системи контролю та механізми самонавчання. Метою статті є розроблення моделі, яка підвищує спроможності системи управління та забезпечує: моделювання сценаріїв зміни обстановки в умовах невизначеностей обстановки шляхом мінімізації похибок оцінювання стану системи; стійкість функціонування за рахунок урахування множини випадкових чинників, що впливають на параметри стану системи та, відповідно, на досягнення критеріїв ефективності функціонування; запровадження підсистеми зворотного зв’язку для корекції оцінки ефективності ухвалених рішень на основі моніторингу ключових показників ефективності. Направленість статті полягає у пошуку математичних методів, які сприяють стабільності прогнозу оперативної обстановки, створюють командиру і штабу умови для ухвалення рішень на основі гарантованих оцінок, та забезпечують послідовність у діях в умовах багатьох невизначеностей даних. У статті застосовано наукові підходи, які дозволяють здійснити корекцію плану застосування сил і засобів при зміні оперативної (тактичної) обстановки у реальному часі, передбачають перегляд ризиків і внесення коректив у існуючий план або розроблення нового варіанта дій. На відміну від методу найменших квадратів або методу максимальної правдоподібності, які враховують лише вимірювальну інформацію, що надходить в процесі проведення поточного експерименту, порівняльний аналіз попередніх даних та поточної ситуації найбільш адекватно може бути виконаний методом максимальної апостеріорної ймовірності, який для оцінювання параметрів стану динамічної системи враховує апріорну інформацію про ці параметри. Як відомо, він базується на баєсівському підході й знаходить значення параметру, що максимізує апостеріорну ймовірність, тобто знаходить найімовірніші значення параметрів, беручи до уваги як дані поточної обстановки, так і апріорні знання. Основними результатами статті є підвищення адаптивності циклу управління оперативно-тактичним угрупованням, що передбачає своєчасну корекцію плану застосування військ (сил) у реальному часі. У статті розглянуто характеристики, що визначають спроможності системи управління залежно від її поточного стану, запропоновано модель оптимізації функціонування системи на основі підвищення гнучкості циклу управління в умовах множинних невизначеностей оперативної обстановки. Адаптація моделі до стохастичних змін у даних реалізується завдяки оновленню її параметрів на основі попереднього досвіду з використанням методу максимальної апостеріорної ймовірності. Наведено пропозиції щодо ухвалення компромісних управлінських рішень. Практична значущість отриманих результатів полягає у тому, що використання запропонованої моделі є доцільним для об’єктивної оцінки ймовірності успіху різних сценаріїв на основі доступної розвідувальної інформації. Формування компромісних варіантів рішень передбачає побудову декількох альтернативних планів дій із різним рівнем ризику та ресурсних витрат. Abstract The relevance of the researched problem lies in the need for the further development of the command and control system of military groupings, specifically in enhancing its capacity for proactive actions that reduce the impact of situational uncertainties through real-time decision adjustments. The primary mechanism for shaping and improving these capabilities is the command cycle, within which the logic of a resilient functioning mechanism in a dynamic operational environment is formed. Under the influence of multiple uncertainties, the command cycle becomes dependent on its level of adaptability, takes on a nonlinear character, and requires flexible approaches to decision-making. Adaptation of the command and control system is achieved through the practical implementation of mathematical methods for uncertainty analysis and dynamic systems algorithms. This enables risk evaluation, improved decision accuracy, and system adaptability to a changing environment. Adaptation involves not only the use of mathematical tools but also their integration into decision-making algorithms, control systems, and self-learning mechanisms. The objective of this article is to develop a model that enhances the capabilities of the command and control system and ensures the following: scenario modeling of environmental changes under conditions of uncertainty by minimizing errors in the assessment of system state; resilient functioning through the consideration of multiple random factors influencing the system state parameters and the achievement of operational effectiveness criteria; and the introduction of a feedback subsystem to correct the assessment of decisions based on the monitoring of key performance indicators. The article focuses on identifying mathematical methods that contribute to the stability of forecasting the operational environment, provide the commander and staff with the means to make decisions based on reliable estimates, and ensure consistent actions in the presence of extensive data uncertainty. The article employs scientific approaches that allow for real-time adjustment of the plan for deploying forces and assets in response to changes in the operational or tactical situation. These approaches include the re-evaluation of risks and adjustment of the existing plan or development of a new course of action. Unlike the least squares method or the maximum likelihood method, which consider only the measurement data obtained during the ongoing process, a comparative analysis of previous data and the current situation can be most effectively conducted using the method of maximum a posteriori probability. This method estimates the parameters of the state of a dynamic system by incorporating prior knowledge about those parameters. Based on the Bayesian approach, it identifies the parameter values that maximize the posterior probability—thus determining the most likely parameter values by taking into account both real-time data and prior information. The main results of the article include enhancing the adaptability of the command cycle for operational and tactical groupings, which enables timely adjustments of force employment plans in real time. The article outlines the characteristics that determine the capabilities of the command and control system depending on its current state, and proposes a model for optimizing its performance by increasing the flexibility of the command cycle under conditions of multiple operational uncertainties. Adaptation of the model to stochastic changes in data is achieved by updating its parameters based on prior experience using the method of maximum a posteriori probability. Proposals for making balanced and compromise-oriented management decisions are also provided. The practical value of the obtained results lies in the applicability of the proposed model for objectively assessing the probability of success across various scenarios, based on available intelligence information. The formation of compromise decision options involves constructing several alternative courses of action, each with different levels of risk and resource expenditure.