сотрудник с 01.09.2017 по настоящее время
Воронеж, Воронежская область, Россия
УДК 355.7 Организация и эксплуатация военных построек, зданий и сооружений
Анализ процесса организации маскировки свидетельствует о производстве большого количества расчетов, обеспечивающих обоснованность соответствующих решений. Тем не менее, четкие формулировки информационно-расчетных задач и методик распределения сил и средств, привлекаемых к реализации процесса маскировки, проработаны слабо, а для некоторых практических случаев отсутствуют. Целью статьи является разработка комплекса математических моделей информационно-расчетных задач и методов их решения для повышения эффективности маскировки воинских формирований. Среди задач маскировки выделены следующие: оперативная оценка информационных возможностей систем (средств) разведки противника и количества информации, минимально необходимого его органам управления для принятия решений относительно действительного и ложного замыслов; определение необходимого и достаточного для выполнения мероприятий маскировки количества сил и средств, а также оперативно тактической значимости мероприятий маскировки; формирование и оценка качества оптимального варианта распределения сил и средств; оценка эффективности маскировки и возможной степени достижения ее цели (обмана противника). Разработанный комплекс информационно-расчетных задач маскировки предназначен для повышения эффективности маскировки воинских формирований за счет оптимального распределения привлекаемых сил и средств. Предложенная методика оценки эффективности маскировки воинских формирований, основанная на положениях теорий вероятностей и информации, позволяет комплексно оценить качественные характеристики проводимых мероприятий по оперативной маскировке.
Оперативная маскировка, демаскирующие признаки, действительные и ложные объекты, вероятность обнаружения, коэффициент скрытия, коэффициент имитации, линейное программирование, нелинейное программирование
1. Военная разведка / Под редакцией: П. Робинсона и Р.Н. Пухова. – М.: Центр анализа стратегий и технологий, 2021. – 376 с.
2. Военное искусство в локальных войнах и вооруженных конфликтах / А.В. Усиков, А.Д. Борщов, Г.А. Бурутин [и др.] / под общей ред. А.В. Рукшина. – М.: Воениздат, 2008. – 765 с.
3. Марков, К.А. Маскировка в военных конфликтах конца XX – начала XXI века / К.А. Марков // Военно-исторический журнал. – 2018. – URL: http://history.milportal.ru/maskirovka-v-voennyx-konfliktax-konca-xx-nachala-xxi-veka(дата обращения 18.09.2021).
4. Optimization of color design for military camouflage in CIELAB color space / Ch.J. Lin, Yo.T. Prasetyo, N.D. Siswanto, B.C. Jiang. // Color Research & Application. – 2019. – Vol. 44, № 3. – Pp. 367–380.
5. Марущенко, П. Военная хитрость в истории войн / П. Марущенко, А. Валеев // Армейский сборник. – 2018. – № 10. – С. 61-66.
6. Ставер, А.А. Маскировка боевой техники. Введение противника в заблуждение / А.А. Ставер // Военное обозрение. – 2019. – URL: https://topwar.ru/163067-blef-vizhu-ne-vizhu-ne-pojmu-chto-vizhu.html(дата обращения 18.09.2021).
7. Lin, Ch. J. A metaheuristic-based approach to optimizing color design for military camouflage using particle swarm optimization / Ch.J. Lin, Yo.T. Prasetyo // Color Research & Application. 2019. – Vol. 44, № 5. – Pp. 740–748.
8. Milic, A. Camouflage in resource protection function / A. Milic, A. Ranđelović, M. Radovanović // Proceedings of the 5th International Scientific and Professional Conference “Security and Crises Management – Theory and Practice SeCMan 2019”. – Belgrade, Regional association for security and crisis management: S4 GLOSEC Global security, 2019. – Pp. 98–104.
9. Фрейман, В.А. Развитие перспективных средств маскировки военной техники и вооружения / В.А. Фрейман, С.В. Брынюк // Актуальные проблемы военно-научных исследований. – 2020. – № 11(12). – С. 491-504.
10. Взгляды командования НАТО на применение высокоточного оружия в бою. – Режим доступа: https://revolution.allbest.ru/war/00801355_0.html(дата обращения 18.09.2021).
11. Модели информационного конфликта средств поиска и обнаружения / под ред. Ю.Л. Козирацкого. – М.: Радиотехника, 2013. – 232 с.
12. Коробков, С.П. Обоснование рационального варианта построения системы радиолокационной разведки соединения ПВО при борьбе с гиперзвуковыми и баллистическими средствами противника / С.П. Коробков, А.А. Нерастенко, А.Г. Созыкин // Военная мысль. – 2018. – № 3. – С. 9-13.
13. Боев, А. Воздушная система разведки наземных целей и управления нанесением ударов / А. Боев // Зарубежное военное обозрение. – 2015. – № 10. – С. 68-70.
14. Exact algorithms for multiobjective linear optimization problems with integer variables: A state of the art survey / P. Halffmann, L.E. Schäfer, K. Dächert, K. Klamroth, S. Ruzika // Journal of Multi-Criteria Decision Analysis. – 2022. – № 29. – Pp. 341–363.
15. Вентцель, Е.С. Теория вероятностей: учеб. для вузов / Е.С. Вентцель. – М.: Высш. шк., 2006. – 575 с.
16. Schulz, S, A multi-objective iterated local search algorithm for comprehensive energy-aware hybrid flow shop scheduling / S. Schulz, J.S. Neufeld, U. Buscher // Journal of Cleaner Production. – 2019. – T. 224. – Pp. 421-434.
17. Girish, B.S. Minimizing the total weighted earliness and tardiness for a sequence of operations in job shops / B.S. Girish, D.J. Habibullah // RAIRO-Operations Research. – 2022. – T. 56. – Pp. 2621-2649.
18. Taha, K. Methods That Optimize Multi-Objective Problems: A Survey and Experimental Evaluation / K. Taha // IEEE Access. – 2020. – № 8. – Pp. 80855-80878.
19. A Survey on Modeling and Optimizing Multi-Objective Systems / J.-H. Cho, Y. Wang, I-R. Chen [et al.] // IEEE Commun Surveys & Tutorials. – 2017. – T. 19, № 3. – Pp. 1867-1901.
20. Sona Babu, B.S. Pareto-optimal front generation for the bi-objective JIT scheduling problems with a piecewise linear trade-off between objectives / B.S. Sona Babu // Girish Operations Research Perspectives. – 2024. – № 12. – С. 100299.
