Аналіз можливостей впровадження технологій штучного інтелекту у процес формування колективу безпілотних літальних апаратів для виконання бойових завдань

Author:

Грідіна В. В.ORCID,Сізон Д. О.ORCID,Квіткін К. П.ORCID

Abstract

Запропоновано використання технологій штучного інтелекту (ШІ) в процесі вибору складу колективу безпілотних літальних апаратів (БпЛА). Розглянуто технології ШІ на прикладах машинного навчання, глибокого навчання, алгоритмів генетичного програмування. Зроблено математичний опис машинного навчання, глибокого навчання, алгоритмів генетичного програмування для реалізації процесу вибору складу колективу БпЛА. Крім того, розглянуті переваги і недоліки використання технологій ШІ в процесі вибору складу колективу БпЛА.

Publisher

Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University KNAFU

Reference14 articles.

1. Коршець О., Горбенко В. Уроки застосування безпілотних літальних апаратів у російсько-українській війні. Повітряна міць України. 2023. Том 1. № 4. С. 9-17. https://doi.org/10.33099/2786-7714-2023-1-4-9-17.

2. Кучеренко Ю. Ф., Олексенко О. О., Власік С. М., Александров О. В., Місюк Г. В., Сальник О. В. Аналіз застосування повітряно-ударної компоненти збройних сил Російської Федерації у війні проти України. Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. 2023. № 1(75). С. 14-21. https://doi.org/10.30748/zhups.2023.75.02.

3. Jieru Fan, Dongguang Li, Rupeng Li. Evaluation of MAV/UAV Collaborative Combat Capability Based on Network Structure. International Journal of Aerospace Engineering. 2018. Vol. 2018. Art. 5301752. 12 p. https://doi.org/10.1155/2018/5301752.

4. Polak G. Operational and technological directions for unmanned aircraft systems development. Security and Defence Quarterly. 2018. № 18(1). Р. 57-74. https://doi.org/10.5604/01.3001.0011.8327.

5. Jin Yan, Liao Yan, Minai Ali, Polycarpou Marios. Balancing search and target response in cooperative unmanned aerial vehicle (UAV) teams. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B (Cybernetics). 2006. No. 3(36). P. 571-587. https://doi.org/10.1109/TSMCB.2005.861881.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3