Розробка методу багатокритеріальної оцінки ієрархічних систем

Автор(и)

  • Олег Ярославович Сова Національний університет оборони України, Україна https://orcid.org/0000-0002-7200-8955
  • Олександр Леонідович Становський Національний університет «Одеська політехніка», Україна https://orcid.org/0000-0002-0360-1173
  • Тарас Григорович Гурський Науково-дослідний інститут воєнної розвідки, Україна https://orcid.org/0000-0001-7646-853X
  • Валентин Вікторович Ольшанський Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут, Україна https://orcid.org/0000-0002-5788-8173
  • Олександр Віталійович Волков Воєнна академія імені Євгенія Березняка, Україна https://orcid.org/0009-0003-3777-6195
  • Сергій Володимирович Шостак Національний університет біоресурсів і природокористування України, Україна https://orcid.org/0000-0003-1234-1024
  • Віталій Миколайович Безуглий Національний університет оборони України, Україна https://orcid.org/0000-0001-5051-5676
  • Григорій Митрофанович Тіхонов Національний університет оборони України, Україна https://orcid.org/0000-0003-1941-744X
  • Олена Євгенівна Чайковська Національний університет оборони України, Україна https://orcid.org/0000-0002-0656-9105
  • Леонід Володимирович Разарьонов Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0002-7597-2053

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.331018

Ключові слова:

системи показників, дерево вразливостей, алгоритм зграї пінгвінів, дестабілізуючі фактори, угруповання військ (сил)

Анотація

Багатокритеріальна оцінка має беззаперечні переваги перед однокритеріальними методами оцінки. Об’єктом дослідження є ієрархічні системи. Предметом дослідження є процес багатокритеріального оцінювання стану ієрархічних систем. Запропоновано метод багатокритеріальної оцінки ієрархічних систем. Оригінальність методу полягає у використанні додаткових удосконалених процедур, які дозволяють:

– здійснювати верифікацію введених даних та уточнення зв’язків між елементами ієрархічної системи за допомого удосконаленого алгоритму зграї пінгвінів. Зазначене дозволяє мінімізувати похибку введення не коректних даних для роботи про стан оперативного угруповання військ (сил);

– описати зовнішні та внутрішні фактори які впливають на ієрархічну систему, що підлягає багатокритеріальному оцінюванню за допомогою нечітких когнітивних моделей;

– провести адаптацію під тип ієрархічної системи за рахунок багаторівневої адаптації системи показників та критеріїв оцінювання;

– знизити невизначеність за допомогою інтервальної піфагорійської нечіткої множини, чим досягається підвищення достовірності багатокритеріального оцінювання стану ієрархічних систем;

– визначити найбільш вразливі елементи ієрархічної системи за допомогою дерева відмов;

– адаптувати вид функції належності в залежності від наявних обчислювальних ресурсів системи, чим забезпечується адаптація під наявні обчислювальні ресурси.

Приведений приклад використання запропонованого методу для багатокритеріальної оцінки оперативного угруповання військ (сил). Запропонований метод забезпечує підвищення точності та оперативності в середньому на 35%, при забезпеченні високої збіжності отриманих результатів на рівні 93.17%

Біографії авторів

Олег Ярославович Сова, Національний університет оборони України

Доктор технічних наук, професор, начальник центру

Центр імітаційного моделювання

Олександр Леонідович Становський, Національний університет «Одеська політехніка»

Доктор технічних наук, професор

Кафедра інформаційних технологій, проєктування та дизайну

Тарас Григорович Гурський, Науково-дослідний інститут воєнної розвідки

Кандидат технічних наук, доцент, начальник науково-дослідного відділу

Валентин Вікторович Ольшанський, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут

Доктор філософії, доцент

Кафедра бойового застосування підрозділів зв’язку

Олександр Віталійович Волков, Воєнна академія імені Євгенія Березняка

Кандидат технічних наук, старший науковий співробітник, старший викладач

Спеціальна кафедра

Сергій Володимирович Шостак, Національний університет біоресурсів і природокористування України

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра вищої та прикладної математики

Віталій Миколайович Безуглий, Національний університет оборони України

Доктор філософії, професор

Кафедра менеджменту персоналу і підготовки військ (сил)

Командно-штабний інститут застосування військ (сил)

Григорій Митрофанович Тіхонов, Національний університет оборони України

Кандидат військових наук, старший науковий співробітник, начальник кафедри

Кафедра менеджменту персоналу і підготовки військ (сил)

Командно-штабний інститут застосування військ (сил)

Олена Євгенівна Чайковська, Національний університет оборони України

Старший викладач

Кафедра менеджменту персоналу і підготовки військ (сил)

Командно-штабний інститут застосування військ (сил)

Леонід Володимирович Разарьонов, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра експлуатації, випробувань, сервісу будівельних і дорожніх машин

Посилання

  1. Sova, O., Radzivilov, H., Shyshatskyi, A., Shvets, P., Tkachenko, V., Nevhad, S. et al. (2022). Development of a method to improve the reliability of assessing the condition of the monitoring object in special-purpose information systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (3 (116)), 6–14. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.254122
  2. Dudnyk, V., Sinenko, Y., Matsyk, M., Demchenko, Y., Zhyvotovskyi, R., Repilo, I. et al. (2020). Development of a method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (2 (105)), 37–47. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.203301
  3. Sova, O., Shyshatskyi, A., Salnikova, O., Zhuk, O., Trotsko, O., Hrokholskyi, Y. (2021). Development of a method for assessment and forecasting of the radio electronic environment. EUREKA: Physics and Engineering, 4, 30–40. https://doi.org/10.21303/2461-4262.2021.001940
  4. Pievtsov, H., Turinskyi, O., Zhyvotovskyi, R., Sova, O., Zvieriev, O., Lanetskii, B., Shyshatskyi, A. (2020). Development of an advanced method of finding solutions for neuro-fuzzy expert systems of analysis of the radioelectronic situation. EUREKA: Physics and Engineering, 4, 78–89. https://doi.org/10.21303/2461-4262.2020.001353
  5. Zuiev, P., Zhyvotovskyi, R., Zvieriev, O., Hatsenko, S., Kuprii, V., Nakonechnyi, O. et al. (2020). Development of complex methodology of processing heterogeneous data in intelligent decision support systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (9 (106)), 14–23. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.208554
  6. Wang, J., Neil, M., Fenton, N. (2020). A Bayesian network approach for cybersecurity risk assessment implementing and extending the FAIR model. Computers & Security, 89, 101659. https://doi.org/10.1016/j.cose.2019.101659
  7. Matheu-García, S. N., Hernández-Ramos, J. L., Skarmeta, A. F., Baldini, G. (2019). Risk-based automated assessment and testing for the cybersecurity certification and labelling of IoT devices. Computer Standards & Interfaces, 62, 64–83. https://doi.org/10.1016/j.csi.2018.08.003
  8. Henriques de Gusmão, A. P., Mendonça Silva, M., Poleto, T., Camara e Silva, L., Cabral Seixas Costa, A. P. (2018). Cybersecurity risk analysis model using fault tree analysis and fuzzy decision theory. International Journal of Information Management, 43, 248–260. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.08.008
  9. Folorunso, O., Mustapha, O. A. (2015). A fuzzy expert system to Trust-Based Access Control in crowdsourcing environments. Applied Computing and Informatics, 11 (2), 116–129. https://doi.org/10.1016/j.aci.2014.07.001
  10. Mohammad, A. (2020). Development of the concept of electronic government construction in the conditions of synergetic threats. Technology Audit and Production Reserves, 3 (2 (53)), 42–46. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2020.207066
  11. Bodin, L. D., Gordon, L. A., Loeb, M. P., Wang, A. (2018). Cybersecurity insurance and risk-sharing. Journal of Accounting and Public Policy, 37 (6), 527–544. https://doi.org/10.1016/j.jaccpubpol.2018.10.004
  12. Cormier, A., Ng, C. (2020). Integrating cybersecurity in hazard and risk analyses. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 64, 104044. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2020.104044
  13. Hoffmann, R., Napiórkowski, J., Protasowicki, T., Stanik, J. (2020). Risk based approach in scope of cybersecurity threats and requirements. Procedia Manufacturing, 44, 655–662. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.02.243
  14. Perrine, K. A., Levin, M. W., Yahia, C. N., Duell, M., Boyles, S. D. (2019). Implications of traffic signal cybersecurity on potential deliberate traffic disruptions. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 120, 58–70. https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.12.009
  15. Promyslov, V. G., Semenkov, K. V., Shumov, A. S. (2019). A Clustering Method of Asset Cybersecurity Classification. IFAC-PapersOnLine, 52 (13), 928–933. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.313
  16. Zarreh, A., Saygin, C., Wan, H., Lee, Y., Bracho, A. (2018). A game theory based cybersecurity assessment model for advanced manufacturing systems. Procedia Manufacturing, 26, 1255–1264. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.07.162
  17. Kosko, B. (1986). Fuzzy cognitive maps. International Journal of Man-Machine Studies, 24 (1), 65–75. https://doi.org/10.1016/s0020-7373(86)80040-2
  18. Koval, M., Sova, O., Shyshatskyi, A., Artabaiev, Y., Garashchuk, N., Yivzhenko, Y. et al. (2022). Improving the method for increasing the efficiency of decision-making based on bio-inspired algorithms. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (4 (120)), 6–13. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.268621
  19. Maccarone, A. D., Brzorad, J. N., Stone, H. M. (2008). Characteristics And Energetics Of Great Egret And Snowy Egret Foraging Flights. Waterbirds, 31 (4), 541–549. https://doi.org/10.1675/1524-4695-31.4.541
  20. Litvinenko, O., Kashkevich, S., Shyshatskyi, A., Dmytriieva, O., Neronov, S., Plekhova, G. et al.; Shyshatskyi, A. (Ed.) (2024). Information and control systems: modelling and optimizations. Kharkiv: TECHNOLOGY CENTER PC, 180. https://doi.org/10.15587/978-617-8360-04-7
Розробка методу багатокритеріальної оцінки ієрархічних систем

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-06-25

Як цитувати

Сова, О. Я., Становський, О. Л., Гурський, Т. Г., Ольшанський, В. В., Волков, О. В., Шостак, С. В., Безуглий, В. М., Тіхонов, Г. М., Чайковська, О. Є., & Разарьонов, Л. В. (2025). Розробка методу багатокритеріальної оцінки ієрархічних систем. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(4 (135), 18–24. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.331018

Номер

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти