Способ выбора эффективной стратегии в боевых действиях разнородных группировок

Изобретение относится к области цифровых вычислительных систем для обработки входной информации о характеристиках боевых средств противоборствующих сторон. Техническим результатом является обеспечение двухэтапного моделирования одновременного боя с группировками противника с учетом разнородности характеристик боевых средств группировок. В способе исходные данные значений показателей своих боевых средств и средств каждой из группировок противника дополняют информацией о потоках интенсивностей огневого поражения группировок противника, каждый из которых равен произведению числа боевых средств в группировке на интенсивность огневого поражения, вычисляют относительные вклады потоков интенсивностей огня каждой группировки противника и осуществляют первый этап моделирования одновременного боя с группировками противника с распределением потока своего воздействия пропорционально относительным вкладам потоков интенсивностей огня каждой группировки противника до наступления времени, при котором значения коэффициентов боевого превосходства по каждой группировке противника становятся равными, и осуществляют второй этап моделирования до окончательного уничтожения остатков боевых средств группировок противника с фиксацией оставшихся своих боевых средств и уничтоженных средств противника. 3 табл., 3 ил.

 

Изобретение относится к цифровой вычислительной технике, а именно к цифровым вычислительным системам для обработки входной информации о характеристиках боевых средств противоборствующих сторон, ее преобразовании, выбора эффективной стратегии, оценки результатов боевого противоборства (победа, поражение, паритет), с определением своих потерь и нанесенного противнику ущерба при любой полноте разведки о координатах боевых средств противоборствующих группировок, может быть использовано командным составом Вооруженных Сил в процессе его обучения и переучивания, проведения командно-штабных учений и непосредственно для планирования групповых боевых действий (БД) разнородных группировок.

Известен способ [1-5], который раскрывает динамику боя и позволяет до его проведения назвать будущего победителя. Однако не известен способ ведения боя против разнородных группировок с оценкой его результативности. В приведенных источниках, во-первых, не рассматривается бой против стороны, состоящей из разнородных группировок. Во-вторых, не оценивается цена достигнутой победы, отсутствует количественная оценка нанесения максимального ущерба противнику при поражении от него. Третьим недостатком является существующее смещение акцентов в сторону отношения количества БСр сторон, без учета разнородности группировок и способа выбора рациональных стратегий уничтожения группировок.

Технический результат заключается в реализации обеспечения двухэтапного моделирования одновременного боя с группировками противника с учетом разнородности характеристик боевых средств группировок, позволяющий повысить эффективность уничтожения боевых средств противника.

Ранее [6-10] авторы рассмотрели групповые БД с учетом разнородности по интенсивности огневого поражения, разнородности по обеспечению противоборствующих сторон разведкой о координатах БСр группировок, влияющих на выбор рациональных стратегий и еще один вид разнородности, связанный с возможностью поражения в одном выстреле дополнительно соседних БСр. В отличие от известных способов повышение боевой эффективности (результативности) группового боя (ГБ) осуществляется за счет:

- учета разнородности БСр противостоящих сторон;

- выбора рациональной стратегии ведения ГБ;

- оценки результатов предстоящего боя до его проведения.

Почти все подходы ведут к дополнительному сохранению своих БСр по результатам БД стороной А, основываясь на выборе рациональной стратегии. В том случае, если выбор рациональной стратегии не дает приемлемого результата, необходима разработка новой, более эффективной стратегии, приемлемой для разных видов обеспечения сторон разведкой о координатах БСр неприятеля.

Согласно изобретению указанная задача решается за счет способа, по которому исходные данные значений показателей своих боевых средств и средств каждой из группировок противника записывают в блок памяти, отличающегося тем, что исходные данные дополняют информацией о потоках интенсивностей огневого поражения группировок противника, каждый из которых равен произведению числа боевых средств в группировке на интенсивность огневого поражения, вычисляют относительные вклады потоков интенсивностей огня каждой группировки противника и осуществляют первый этап моделирования одновременного боя с группировками противника с распределением потока своего воздействия пропорционально относительным вкладам потоков интенсивностей огня каждой группировки противника до наступления времени, при котором значения коэффициентов боевого превосходства по каждой группировке противника становятся равными, и осуществляют второй этап моделирования до окончательного уничтожения остатков боевых средств группировок противника с фиксацией оставшихся своих боевых средств и уничтоженных средств противника.

Пусть исходные данные группировки А и противостоящие ей группировки B1 и В2 представлены табл. 1. В столбцах 1-4 таблицы 1 показаны исходные данные показателей БСр противоборствующих группировок. Из столбца 5 видно, что группировки обладают первым видом разнородности [6-10], т.к. произведения интенсивностей огневого поражения П1 и П2 БСр сторон

не равны друг другу. Вторым видом разнородности является различное обеспечение разведкой о координатах БСр противостоящих сторон, рассмотренных в четырех возможных сценариях БД.

В 6-м столбце показаны начальные значения коэффициентов боевого превосходства k1(0)=2.17 и k2(0)=3.71 при t=0, из которых видно, что сторона А обладает наибольшим боевым превосходством над группировкой В2 по сравнению с группировкой В1.

Выбор последовательности ведения группового боя (ГБ) с математической точки зрения равносилен обоснованию стратегии боя. В литературе [6-10] рассмотрены следующие стратегии ГБ:

• Стратегия S0{A;B1∩B2} одноэтапного группового боя (ОГБ), когда сторона А частью r1M своих боевых средств ведет бой с группировкой В1 а оставшейся частью (1-r1)М БСр - с группировкой В2. Бой ведется до полного и одновременного уничтожения обеих группировок.

• Стратегия S12{A; В1 В2} или S21{A; B2, B1} двухэтапного группового боя (ДГБ), при которой сторона А на 1-м этапе выбирает одну из группировок (B1 или В2) и всеми средствами ведет бой до ее полного уничтожения, на втором этапе производит уничтожение другой группировки (В2 или B1). Отметим, что группировка противника, по которой на первом этапе сторона А не ведет огонь, осуществляет поражение БСр стороны А.

Под рациональной стратегией понимается стратегия, выбор которой приводит к максимальному уничтожению БСр противостоящей стороны.

Динамика одноэтапного ГБ при отсутствии у сторон информации о координатах БСр описывается дифференциальными уравнениями (1.1)-(1.5), в которых

(1.1) - изменение остатков БСр стороны А;

(1.2) - изменение остатков БСр группировки В1

(1.3) - изменение остатков БСр группировки В2;

(1.4) - начальные условия для ведения ГБ;

(1.5) - текущие значения БСр при ведении ГБ;

- интенсивности поражающих выстрелов БСр группировки Bii) и стороны А (μi) по группировке Bi;

0≤t≤t - время протекания одноэтапного боя;

t - окончание этапа БД;

r1, (0≤r1≤1) - относительная величина, пропорциональная количеству

БСр r1*m[t], выделенных стороной А на уничтожение группировки В1 см.

(1.2);

(1-r1), (1≥1-r1≥0) - относительная величина, пропорциональная количеству БСр (1-r1*m(t)), выделенных стороной А на уничтожение группировки В2, см. (1.3);

m(t)/M - сомножитель, дополняющий уравнение (1.1) при отсутствии разведки о координатах БСр группировки А у стороны В;

n1(t)/N1 - сомножитель, дополняющий уравнение (1.2) при отсутствии разведки о координатах БСр группировки B1 у стороны А;

n2(t)/N2 - сомножитель, дополняющий уравнение (1.3) при отсутствии разведки о координатах БСр группировки В2 у стороны А.

Решение уравнений (1) для любого момента ti, удобно получить с помощью программного комплекса Mathematica при различных исходных данных. В модели приняты исходные данные, представленные таблицей 1, близкие к примеру, приведенному в [1].

Выходными результатами ГБ служат:

• остатки БСр у стороны А М=m(t) и у стороны В N=nl(t)+n2(t) после завершения БД, приведенные в таблице 2, (4-й столбец);

• графики динамики изменения БСр в процессе ГБ, фиг. 1-3.

Аргументами, влияющими на результаты ГБ, являются:

• стратегии: S0, S12 и S21;

• отсутствие (-), наличие (+) у группировок сторон разведданных о координатах БСр неприятеля.

Проанализируем влияние выбора стратегий, применяемых стороной А, при различных сценариях обеспечения разведданными группировок сторон А и В на результаты ГБ путем решения уравнений (1), приведенных в табл. 2, ст. 4.

Анализ столбца 4 табл. 2 позволяет сделать следующие выводы:

■ сценарии 1 и 2: наличие разведки у стороны А+ (строки 1-4, 5-8) создает ей возможность победить неприятеля при любой стратегии. Однако выбор нерациональной стратегии S21 (табл. 2, стр. 2,3; 6,7) по сравнению с выбором рациональной стратегии S12 приводит к дополнительным потерям БСр стороны А на 19% (см. формулы (2.1)-(2.4))

■ сценарий 3: при обоюдном отсутствии разведки у сторон А и В (стр. 9-12) выбор нерациональной стратегии S21 (табл. 2, стр. 10) по сравнению с выбором рациональной стратегии S12 (табл. 2, стр. 12), в отличии от сценариев 1 и 2, приводит к поражению стороны А: М(S21, А--)=0, N(S21, А--)=23;

■ сценарий 4: при отсутствии разведки у стороны А и наличии у стороны В (стр. 13-16) приводит к поражению стороны А при выборе ей любой стратегии.

Анализ результатов стратегий, приведенных в сценариях 3 и, особенно, 4 показывает проигрыш стороны А, что приводит к необходимости проведения мероприятий по отысканию новых возможностей, в частности разработки новой стратегии, которая будет эффективней по сравнению с уже известными.

Предлагаемая авторами стратегия двухэтапного ГБ должна привести, во-первых, к большему уничтожению числа БСр противника, во-вторых, к увеличению количества сохраненных своих БСр по сравнению с уже рассмотренными в [6-10] стратегиями.

Суть новой двухэтапной стратегии S00 с более высоким уровнем боевой эффективности заключается в том, что на 1-м этапе сторона А ведет бой с группировками B1 и В2 не до их полного уничтожения, а до выравнивания коэффициентов боевого превосходства (КБП)

стороны А по отношению к группировкам B1 и В2 с фиксацией времени выравнивания t*, см. фиг. 1, 2. Исходные первоначальные значения КБП до начала боя показаны в табл. 1, столбец 6, и равны k1(0)=2.17, k2(0)=3.71. С течением боя значения КБП будут меняться от времени t k1(t)>k1(0), k2(t)>k2(0) и в некоторый момент времени t*, в точке пересечения (фиг. 2), приведут к равенству (3).

Значения КБП в зависимости от времени t боя запишутся в виде:

На 1-м этапе расчет относительных потоков интенсивностей огня по двум группировкам В1 и В2 произведем по формулам:

Завершение первого этапа эффективных БД осуществляется при наступлении равенства КБП k1(t)=k2(t)=k(t*), показанных на фиг. 2, при t=t*. Из графика видно, что k1(t) представляет возрастающую функцию, которая при пересечении другой функции КБП k2(t) в точке t=t* становится ей равной. Поэтому определяя t*, можно воспользоваться ситуацией, когда при t<t* наблюдается соотношение k1(t)<k2(t), а при t>t* k1(t)>k2(t).

Изменяя значение t* в интервале Δt: t*±Δt, можно добиться равенства k1(t)=k2(t)=k(t*), говорящее о нахождении t=t*, при котором завершается 1-й этап боя стратегии S00

Для 4-го сценария, наихудшего для стороны А, (см. фиг. 2), автоматически получаем исходные данные (6) для проведения 2-го этапа боя стратегии S00

С момента времени t*=4.538 осуществляем смену стратегий с S0 на S00, т.е. нанесение огня всеми оставшимися БСр по обеим группировкам B1 и В2 (см. (5)), с распределением огневой мощи, характеризуемой коэффициентом

обеспечивающим единовременное поражение обеих группировок В1 и В2 на втором этапе. Отметим, что на первом этапе коэффициент r1(0)=0.728. При этом прирост остатков БСр при применении новой стратегии S00 по сценарию 4 составил М=29 (табл. 3, стр. 20).

В табл. 3 приведены результаты боя при использовании новой стратегии S00 для всех сценариев 1-4 (стр. 6, 11, 16, 21), из которых видно ее превосходство по сравнению с известными стратегиями S0, S12 и S21 для сценариев 2-4.

Итак, предложенный способ позволяет получить заявленный технический результат повышения боевой эффективности (результативности) группового боя.

Решение авторами разнообразных примеров для группировок с различными исходными данными выявило:

- возможность управлять исходом боя, не прибегая к разработке новых БСр, что дорого и долговременно, не используя количественного их наращивания, что не всегда возможно и всегда не оперативно;

- необходимость моделирования различного вида разнородности, их грамотного учета с умением выбора разработанной стратегии позволяет в кратчайшее время достичь наивысших уровней боевой эффективности.

Реализовать предлагаемый способ возможно, на первом этапе, с помощью ЭВМ для АСУ военного назначения, на втором, - в виде запрограммированного прибора.

Использованные источники

1. Вентцель Е.С. Введение в исследование операций. - М.: Сов. Радио, 1964, 391 с.

2. Абчук В.А., Матвейчук Ф.А., Томашевский Л.П. Уравнения динамики боя/ Справочник по исследованию операций. - М: Военное изд-во министерства Обороны СССР, 1979, с. 322-325.

3. Иванов П.И. и др. Основы и применение методов прикладной математики в военном деле. - Монино: ВВА им. Ю.А. Гагарина, 1991. С. 186-224.

4. Иванилов В.Ю., Огарышев В.Ф., Павловский Ю.Н., Имитация конфликтов. - М.: ВЦ РАН, 1993, 196 с.

5. Жиров А.Ю. Военно-прикладная математика. Вероятностные основы оценки эффективности боевых и обеспечивающих действий авиации. - Монино: ВВА им. Ю.А. Гагарина, 2004. С. 80-118.

6. Черноскутов А.И. и др. (RU). Способ и устройство целераспределения по групповым объектам, патент №2419140, G06F 17/00, G0F 5/04, F41G 7/34, F41G 7/00.

7. Черноскутов А.И. и др. (RU). Способ и устройство выбора стратегии в боевых действиях разнородных группировок, патент №2467382, G06F 17/00.

8. Черноскутов А.И. и др. (RU). Способ и устройство выбора стратегии целераспределения по групповым объектам, патент №2469386, G06F 17/00, G0F 5/04, F41G 7/34.

9. Черноскутов А.И. и др. (RU). Способ и устройство оценки влияния запаздывания ввода резерва в боевых действиях разнородных группировок, патент №2496084, G06F, 17/00.

10. Черноскутов А.И., Спренгель А.В., Ситкевич А.В. Способ и устройство обработки информации, используемые для выбора рациональных стратегий в боевых действиях разнородных группировок. Патент №2571613 G06F, 17/00, 17/13, G06Q 10/06.

Способ двухэтапного моделирования одновременного боя с группировками противника с учетом разнородности характеристик боевых средств группировок, заключающийся в том, что исходные данные значений показателей своих боевых средств и средств каждой из группировок противника записывают в блок памяти, отличающийся тем, что исходные данные дополняют информацией о потоках интенсивностей огневого поражения группировок противника, каждый из которых равен произведению числа боевых средств в группировке на интенсивность огневого поражения, вычисляют относительные вклады потоков интенсивностей огня каждой группировки противника и осуществляют первый этап моделирования одновременного боя с группировками противника с распределением потока своего воздействия пропорционально относительным вкладам потоков интенсивностей огня каждой группировки противника до наступления времени, при котором значения коэффициентов боевого превосходства по каждой группировке противника становятся равными, и осуществляют второй этап моделирования до окончательного уничтожения остатков боевых средств группировок противника с фиксацией оставшихся своих боевых средств и уничтоженных средств противника.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к технологиям безопасной магнитной передачи данных. Технический результат изобретения заключается в увеличении непрерывной зоны действия сигнала, на протяжении которой передаваемый сигнал находится выше порога чувствительности считывателя.

Изобретение относится к бортовым средствам регистрации параметров работы компонентов рельсовых транспортных средств. Техническое решение включает в себя машинный компонент с блоком памяти, блок управления с возможностью двусторонней связи с машинным компонентом, в блоке управления генерируются эксплуатационные данные, блок памяти пригоден для двусторонней связи с блоком управления, во время работы машинного компонента предусматривается сохранение сгенерированных с помощью блока управления эксплуатационных данных посредством двусторонней связи для генерации электронного жизненного цикла машинного компонента, блок памяти содержит электронную паспортную табличку машинного компонента с названием его модели.

Группа изобретений относится к системе и способу управления предоставлением услуги. Система управления предоставлением услуг осуществляет способ, в котором принимают множество заказов на услугу.

При помощи заявленного способа и системы разрабатывают фактический профиль срока службы для компонента устройства контроля технологического процесса, такого как задвижка, и этот профиль срока службы применяют для определения прогнозируемого остаточного срока службы для компонента устройства во время эксплуатации.

Изобретение относится к области техники и информатики, а более конкретно к способу предсказания состояния технической системы на основе разностных функций. Технический результат - возможность использовать разности не только первого, но и более высоких порядков, что позволяет эффективно прогнозировать состояние системы.

Изобретение относится к средствам автоматического управления для регулирования потока информации между поставщиками и потребителями. Техническим результатом является расширение арсенала технических средств управления регулирования потока информации.

Изобретение относится к системе управления POS-терминальной сети. Технический результат заключается в автоматизации централизованного управления POS-терминалами.

Изобретение относится к технологиям сетевой связи. Технический результат заключается в повышении скорости передачи данных.

Изобретение относится к средствам по обмену данными по риску с использованием данных достоверности токена. Техническим результатом является повышение достоверности проведения платежей.

Изобретение относится к области вычислительной техники. Техническим результатом является повышение качества создаваемых моделей кредитного скоринга.

Изобретение относится к области техники и информатики, а более конкретно - к способу автоматизированного сбора и подготовки данных для мониторинга и моделирования сложной технической системы.

Изобретение относится к области цифровых вычислительных систем для обработки входной информации о характеристиках боевых средств противоборствующих сторон. Техническим результатом является обеспечение двухэтапного моделирования одновременного боя с разнородными группировками противника с учетом возможности поражения соседних боевых средств.

Изобретение относится к экспресс-способу прогнозирования пожароопасных свойств как температуры самовоспламенения предельных альдегидов. Способ характеризуется использованием молекулярных дескрипторов и искусственных нейронных сетей, реализация которого осуществляется путем применения алгоритма обучения «с учителем», обеспечивая анализ пожароопасных свойств веществ.

Изобретение относится к нефтяной промышленности и может быть использовано для управления операциями нефтяного месторождения в условиях неопределенности. В частности предложен способ управления операциями нефтяного месторождения, включающий: получение модели геологической среды, содержащей модель проекта трещины, имеющей свойство трещины с неопределенным значением; получение набора характерных значений, которые отражают неопределенность в свойстве трещины, посредством получения набора характерных значений, представляющих неопределенность в модели скорости распространения сейсмических волн; получение данных микросейсмического события; генерирование набора характерных значений для свойства трещины посредством использования набора характерных значений для модели скорости распространения сейсмических волн и данных микросейсмического события, решение задачи оптимизации нефтяного месторождения с переменным параметром управления посредством использования набора характерных значений для свойства трещины для получения решения, содержащего оптимальное значение для переменного параметра управления; генерирование проекта нефтяного месторождения, основанного на решении; и сохранение проекта нефтяного месторождения.

Группа изобретений относится к области моделирования процесса электрической сепарации смеси полимерных частиц в силовом поле рабочего пространства электрического сепаратора и может найти применение в имитационном компьютерном эксперименте электрических сепараций для определения оптимальных параметров электрического сепаратора.

Изобретение относится к экспресс-способу прогнозирования пожароопасных свойств, таких как температура вспышки, предельных кетонов. Способ характеризуется тем, что используют молекулярные дескрипторы и искусственные нейронные сети и осуществляется путем применения двух алгоритмов обучения «обратное распространение ошибки» и «deep learning», обеспечивая анализ пожароопасных свойств веществ.

Изобретение относится к способу моделирования преднамеренных повреждений элементов сети связи и может быть использовано при проектировании сетей связи для оценки эксплуатационных показателей.

Изобретение относится к автоматизированным системам управления. Способ прогнозирования состояния и оптимизации функционирования системы, состоящей из отдельных элементов или подсистем, включает оценку эффективности по долевому отношению значения выбранного подчиненного элемента к значению своего исторического максимума.

Изобретение относится к медицине, в частности к кардиологии, и может быть использовано как электрокардиографический способ диагностики состояния сердца. Устанавливают электроды, регистрируют электрокардиосигналы.

Изобретение относится к мониторингу объектов контроля. В способе удаленного мониторинга и прогностики состояния технических объектов, получают данные от объекта контроля; формируют эталонную выборку показателей работы объекта; строят матрицы состояния из компонентов точек эталонной выборки; на основании MSET метода строят эмпирические модели прогностики состояния объекта; определяют компоненты невязок; формируют статистическую модель работы объекта за промежуток времени; определяют предельное значение для статистической модели; определяют разладки; анализируют поступающую информацию от объекта; определяют степень отклонения показателей параметров объекта за промежуток времени; ранжируют вычисленные разладки; модифицируют эталонную выборку; обновляют эмпирические модели; формируют сигнал об отклонении параметра объекта на основании обновленной модели и определяют состояние работы объекта.

Изобретение относится к области видеонаблюдения и распознавания объектов. Техническим результатом является создание способа видеосъемки телекамерой, установленной на наклонно-поворотной платформе, за счет использования встроенного в телекамеру вычислителя, который управляет движением наклонно-поворотной платформы по заданному маршруту, при этом формирует единое панорамное видеоизображение, а также выявляет и распознает объекты на каждом кадре видеоизображения.
Наверх