КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Актуальні проблеми бойового застосування, експлуатації і ремонту зразків озброєння та військової техніки (2026)

Розмір шрифта: 
ПРОПОЗИЦІЇ РОЗРОБКИ МОДЕЛІ ІНФОРМАЦІЙНО-ВИМІРЮВАЛЬНИХ СИСТЕМ НА ОСНОВІ ГІБРИДНИХ МЕТОДАХ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ЩОДО СКЛАДНИХ СИСТЕМ ОЗБРОЄННЯ ТА ВІЙСЬКОВОЇ ТЕХНІКИ
Віктор Васильович Мошаренков, Тетяна Володимирівна Мошаренкова, Євген Олександрович Луб'яний, Алла Володимирівна Заіченко

Остання редакція: 2026-10-07

Анотація


Актуальність роботи зумовлена необхідністю підвищення ефективності технічного обслуговування, оперативної готовності та надійності складних систем озброєння та військової техніки в умовах інтенсивної експлуатації, коли класичні методи моніторингу виявляються неефективними через високу динамічність, невизначеність середовища та нелінійність даних.

Ключові слова


гібридні методи, інформаційно-вимірювальних систем, моніторинг технічного стану, озброєння та військової техніки, штучний інтелект

Посилання


  1. Баранов Ю., Баранов А., Спільник В., &Данилов Д. (2020). Вплив процесів технічного обслуговування та відновлення на ефективність управління технічним станом військової техніки в провідних країнах світу та Збройних Сил України.Збірник наукових праць Національної академії Державної прикордонної служби України. Серія: військові та технічні науки,81(3), 302-315. DOI: 10.32453/3.v81i3.478 (дата звернення:19.08.2026).
  2. Гриб, Д., Демідов, Б., Кулагін, К., & Хмелевська , О. (2020). Проблемні аспекти науково-технічного супроводження процесу управління повним життєвим циклом складних зразків озброєння та військової техніки. Системи озброєння і військова техніка, (2(62), 129–140. https://doi.org/10.30748/soivt.2020.62.16 (дата звернення:19.08.2026).

3 Толмачов, В. Ю. (2025). Методичний підхід щодо вибору методу синтезу інформаційної системи супроводження випробувань озброєння та військової техніки. Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони, 53(2), 70–83. https://doi.org/10.33099/2311-7249/2025-53-2-70-83 (дата звернення:19.08.2026).

  1. Що таке штучний інтелект (AI) 2022: які типи AI? Blogersideas. URL: https://www.bloggersideas.com/uk/what-is artificial-intelligence/ (дата звернення:15.09.2026).

5.  Ковальчук С.В., Петренко О.І. Інтеграція методів штучного інтелекту та дослідження операцій для оптимізації логістичних процесів. Системні дослідження та інформаційні технології. 2022. №3. С.54-67.

  1. Bengio Y., Lodi A., Prouvost A. Machine learning for combinatorial optimization: a methodological tour d’horizon. European Journal of Operational Research. 2021. Volume 290, Issue

2. Pages 405-421. (дата звернення:14.09.2026).

  1. Khalil E., Dai H., Zhang Y., Dilkina B., Song, L. Learning combinatorial optimization algorithms over graphs. NIPS'17: Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems. 2017. Volume 30. Pages 6351-6361. (дата звернення:10.09.2026).

8.  Fischetti M., Jo J. Deep neural networks and mixed integer linear optimization. Constraints. 2018. Volume 23, Issue 3. Pages 296-309. (дата звернення:26.08.2026).

  1. Мельник О.П., Шевченко В.М. Застосування штучного інтелекту в задачах дослідження операцій для управління виробництвом. Збірник наукових праць «Інтелектуальні системи в управлінні», 2021. №5. С.124-136. (дата звернення:11.09.2026).

Повний текст: PDF