Improving the method for increasing the efficiency of decision-making based on bio-inspired algorithms

• Published in: Eastern-European journal of enterprise technologies Vol. 6; no. 4 (120); pp. 6 - 13
• Main Authors: Koval, Mykhailo, Sova, Oleg, Shyshatskyi, Andrii, Artabaiev, Yurii, Garashchuk, Nataliia, Yivzhenko, Yurii, Luscshay, Yuriy, Dovhopoliuk, Liudmyla, Haidenko, Oles, Dorofeev, Mykola
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: 30.12.2022
• ISSN: 1729-3774; 1729-4061; 1729-4061
• DOI: 10.15587/1729-4061.2022.268621

The problem that is solved in the research is to increase the efficiency of assessing the state of the monitoring object while ensuring the given reliability, regardless of the hierarchy of the monitoring object. The object of research is decision support systems. The subject of the research is the process of evaluating the monitoring object using bio-inspired algorithms. The hypothesis of the research is the need to increase the efficiency of the assessment of the state of the monitoring object with the given reliability. In the course of the research, an improved method of increasing the efficiency of decision-making based on bio-inspired algorithms was proposed. General provisions of artificial intelligence theory were used to solve the problem of analyzing the object state in intelligent decision support systems. The essence of improvement is to use the following procedures: − taking into account the type of uncertainty about the state of the monitoring object (full uncertainty, partial uncertainty and full awareness); − taking into account the degree of noise in the data on the state of the monitoring object. Noise refers to the degree of information distortion created by the enemy’s means of electronic and cyber warfare; − using the ant colony optimization algorithm and the genetic algorithm to find the path metric while assessing the state of the monitoring object; − deep learning of synthesized ants using evolving artificial neural networks. An example of using the proposed method in assessing the state of the operational situation of a group of troops (forces) is presented. The specified example showed a 15−22 % increase in the efficiency of data processing using additional improved procedures Проблема яка вирішується в дослідженні є підвищення оперативності оцінювання стану об’єкту моніторингу при забезпеченні заданої достовірності незалежно від ієрархічності об’єкту моніторингу. Об’єктом дослідження є системи підтримки прийняття рішень. Предметом дослідження є процес оцінювання об’єкту моніторингу за допомогою біоінспірованих алгоритмів. Гіпотезою дослідження є необхідність підвищення оперативності оцінювання стану об’єкту моніторингу при заданій достовірності оцінювання. В ході дослідження запропоновано удосконалену методику підвищення оперативності прийняття рішень на основі біоінспірованих алгоритмів. В ході проведеного дослідження використовувалися загальні положення теорії штучного інтелекту – для вирішення задачі аналізу стану об’єктів в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень. Сутність удосконалення полягає в використанні наступних процедур: − врахування типу невизначеності про стан об’єкту моніторингу (повна невизначеність, часткова невизначеність та повна обізнаність); − врахування ступеню зашумленості даних про стан об’єкту моніторингу. Під зашумленістю мається на увазі ступінь викривлення інформації, що створюються засобами радіоелектронної боротьби та кіберборотьби противника; − використанням мурашиного алгоритму та генетичного алгоритму для пошуку метрики шляху при оцінюванні стану об’єкту моніторингу; − глибокого навчання синтезованих мурах за допомогою штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Проведений приклад використання запропонованої методики на прикладі оцінки стану оперативної обстановки угруповання війсь (сил). Зазначений приклад показав підвищення ефективності оперативності обробки даних на рівні 15–22 % за рахунок використання додаткових удосконалених процедур