Підхід до стохастичного агрегування нематеріальних чинників військового управління в оцінюванні ефективності застосування військових формувань: методологічне обґрунтування
DOI:
https://doi.org/10.33099/2311-7249/2026-55-1-215-223Ключові слова:
військове управління, стохастичне агрегування, нематеріальні чинники, оцінювання, ефективність застосування військових формувань, параметрична редукція, статистична стійкістьАнотація
Мета статті. Методологічне обґрунтування підходу до стохастичного агрегування нематеріальних чинників військового управління як способу подолання суперечності між деталізацією опису та статистичною стійкістю моделей оцінювання ефективності застосування військових формувань за умов обмежених даних.
Методи дослідження. Методологічний аналіз існуючих підходів до моделювання застосування військових формувань, формалізація суперечності деталізації моделей через статистичну теорію оцінювання, концептуальне обґрунтування стохастичного агрегування на основі граничних теорем теорії ймовірностей.
Отримані результати дослідження. Формалізовано суперечність між деталізацією моделей і статистичною стійкістю результатів оцінювання ефективності застосування військових формувань. Показано обмеженість індивідуальної параметризації нематеріальних чинників за малих вибірок. Обґрунтовано перехід до агрегованого рівня опису. Сформульовано чотири методологічні принципи стохастичного агрегування: взаємозалежність, нелінійність впливу, контекстуальна залежність, стохастичність. Аргументовано методологічну роль використання граничних теорем при оцінюванні ефективності застосування військових формувань. Уточнено критерій збереження статистичної ідентифікованості параметрів моделей ефективності бойового застосування шляхом встановлення залежності між параметричною розмірністю моделі та обсягом вибірки бойових епізодів в умовах обмежених даних. Методологічно обґрунтовано доцільність переходу від індивідуальної параметризації латентних нематеріальних чинників до їх агрегованого стохастичного подання як інтегрального латентного чинника, що забезпечує параметричну редукцію моделі за збереження її управлінської інтерпретованості. Показано можливість використання положень статистичної теорії граничних розподілів як концептуальної основи агрегованого опису сукупного впливу нематеріальних чинників у задачах військового управління.
Елементи наукової новизни. Вперше у межах задач оцінювання ефективності застосування військових формувань суперечність між параметричною деталізацією нематеріальних чинників та статистичною стійкістю оцінювання формалізовано через умову невиродженості інформаційної матриці регулярної параметричної моделі.
Теоретична та практична значущість викладеного у статті. Отримані результати мають теоретичне значення для розвитку методологічних основ оцінювання ефективності застосування військових формувань: обґрунтовано принципову необхідність переходу від індивідуальної параметризації нематеріальних чинників військового управління до їх стохастичного агрегування за фіксованого обсягу вибірки. Практична значущість зводиться до формуванні методологічної бази для розроблення конкретних стохастичних методів і моделей оцінювання ефективності застосування військових формувань, придатних до застосування в системах підтримки прийняття рішень у сфері військового управління.
Висновки. Обґрунтовано доцільність стохастичного агрегування як способу подолання суперечності між деталізацією опису та статистичною стійкістю оцінювання ефективності застосування військових формувань.
Посилання
Lawrence C. A. War by Numbers: Understanding Conventional Combat. Lincoln : University of Nebraska Press, 2017. 376 p. DOI: https://doi.org/10.2307/j.ctt1wvwdp8.
Lanchester F. W. Aircraft in Warfare: The Dawn of the Fourth Arm. London : Constable and Co., 1916. 243 p.
Morse P. M., Kimball G. E. Methods of Operations Research. New York : John Wiley & Sons, 1951. 158 p.
Taylor J. G. Lanchester Models of Warfare. Arlington : Operations Research Society of America, 1983. Vol. 1–2.
Kress M. Lanchester Models for Irregular Warfare. Mathematics. 2020. Vol. 8. № 5. P. 737. DOI: https://doi.org/10.3390/math8050737.
Kress M., Caulkins J. P., Feichtinger G., Grass D., Seidl A. Lanchester Model for Three-Way Combat. European Journal of Operational Research. 2018. Vol. 264. № 1. P. 46–54.
Ilachinski A. Artificial War: Multiagent-Based Simulation of Combat. Singapore : World Scientific, 2004. 464 p.
Epstein J. M. Modeling Civil Violence: An Agent-Based Computational Approach. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2002. Vol. 99. Suppl. 3. P. 7243–7250. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.092080199.
Dupuy T. N. Numbers, Predictions and War. Indianapolis : Bobbs-Merrill, 1979. 298 p.
Dupuy T. N. Understanding War: History and Theory of Combat. New York : Paragon House, 1987. 332 p.
Hausken K., Moxnes J. F. Stochastic Conditional and Unconditional Warfare. European Journal of Operational Research. 2002. Vol. 140. № 1. P. 61–87. DOI: https://doi.org/10.1016/S0377-2217(01)00229-6.
Armstrong M. J. A Stochastic Salvo Model for Naval Surface Combat. Operations Research. 2005. Vol. 53. № 5. P. 830–841. DOI: https://doi.org/10.1287/opre.1040.0195.
Washburn A. R., Kress M. Combat Modeling. New York : Springer, 2009. 322 p.
Загорка О. М., Корецький А. А., Павліковський А. К., Загорка І. О. Теоретичні основи управління угрупованням військ (сил) у сучасних умовах збройної боротьби : монографія / за заг. ред. І. С. Руснака. Київ : НУОУ ім. Івана Черняховського, 2020. 248 с.
Чабаненко П. П. Закономірності та особливості оцінювання ефективності систем у бойових діях за ймовірнісними моделями. Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. 2016. № 4(25). С. 16–22. DOI: https://doi.org/10.33099/2618-1614-2016-0-4-16-22.
Городнов В. П., Ярош С. П., Гузченко С. В., Овчаренко В. В. Обґрунтування показника прогнозування спроможності виконати поставлене бойове завдання сформованим складом міжвидової тактичної групи. Честь і закон. 2018. № 3(66). С. 20–24. DOI: https://doi.org/10.33405/2078-7480/2018/3/66/155094.
Biddle S. Military Power: Explaining Victory and Defeat in Modern Battle. Princeton : Princeton University Press, 2004. 352 p.
Pollack K. M. Armies of Sand: The Past, Present, and Future of Arab Military Effectiveness. Oxford : Oxford University Press, 2019. 680 p.
Городнов В. П. Методологічні основи розроблення моделей оцінки очікуваної ефективності виконання службово-бойових завдань військовими частинами і підрозділами Національної гвардії України. Честь і закон. 2019. № 4(71). С. 5–15. DOI: https://doi.org/10.33405/2078-7480/2019/4/71/196963.
Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей. Москва : Наука, 1988. 448 с.
Хинчин А. Я. Математические основания статистической механики. Москва ; Ленинград : ГИТТЛ, 1943. 128 с.
Петухов Г. В., Якунин В. І. Методологические основы внешнего проектирования целенаправленных процессов и целеустремлённых систем. Москва : АСТ, 2006. 504 с.
Репіло Ю. Є., Россійцев В. В., Іщенко О. А. Аналіз базових принципів, концепцій та понять доктринального забезпечення збройних сил провідних країн світу. Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони. 2022. № 43(1). С. 79–90. DOI: https://doi.org/10.33099/2311-7249/2022-43-1-79-90.
Feller W. An Introduction to Probability Theory and Its Applications. Vol. 1. New York : John Wiley & Sons, 1968. 509 p.
Gnedenko B. V., Kolmogorov A. N. Limit Distributions for Sums of Independent Random Variables. Reading, MA : Addison-Wesley, 1954. 293 p.
Nolan J. P. Univariate Stable Distributions: Models for Heavy Tailed Data. Cham : Springer, 2020. 336 p.
UK Ministry of Defence. UK Defence doctirne. Joint Doctrine Publication 0-01. Shrivenham : Development, Concepts and Doctrine Centre, 2019. 68 p.
Vaart A. W. van der. Asymptotic Statistics. Cambridge : Cambridge University Press, 1998. 443 p.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Юрій Євгенович Репіло, Віктор Вікторович Россійцев
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати як монографію), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
4. Персональні дані і метадані, які наводяться у статтях, надаються для їх зберігання і оброблення в різноманітних базах даних і інформаційних системах, включення їх в аналітичні і статистичні звітності, створення обгрунтованих взаємозв'язків об'єктів творів науки, літератури і мистецтва з персональними даними і т.п. на території, яка не обмежена.
