A systematic approach to the mathematical modeling of countering enemy forces during the march

Cover Page
  • Authors: Mihailov S.V.1, Budarin Y.S.2
  • Affiliations:
    1. Министерство обороны Российской Федерации (войсковая часть 59968)
    2. Российская академия государственной службы при Президенте РФ
  • Issue: Vol 1, No 199-200 (2025)
  • Pages: 61-65
  • Section: Articles
  • URL: https://journals.rcsi.science/2306-1456/article/view/313864
  • ID: 313864

Cite item

Full Text

Abstract

The article considers the possibility of using neural networks to create a systematic approach to mathematical modeling of countering enemy forces during a march. It describes how neural networks can be used to simulate the likely outcome of a battle during movement.
The article also describes the key subsystems necessary for mathematical modeling of the features of combat operations during the march. Possible solutions of formalized tasks for the column control subsystem, the subsystem of basic weapons of destruction, the subsystem of combat support, the subsystem of logistics and the subsystem of determining geographical features of the area are described.
Finally, a tool is offered that can help commanders justify their decisions during the march.

About the authors

S. V. Mihailov

Министерство обороны Российской Федерации (войсковая часть 59968)

Author for correspondence.
Email: y.s.budarin@mail.ru

командир

Russian Federation

Y. S. Budarin

Российская академия государственной службы при Президенте РФ

Email: y.s.budarin@mail.ru

слушатель программы MPA

Russian Federation

References

  1. Троценко К.А. Боевые действия в Сирии — развитие способов ведения общевойскового боя и операции или частный случай? // Военная мысль. 2020. № 11. С. 6–24.
  2. Вдовинков И.В. Борьба с силами противника при совершении марша мотострелкового батальона // Актуальные исследования. 2020. № 22 (25). С. 75–78.
  3. Пырский А.М., Ермаков С.А., Петренко А.В. Силы специальных операций вероятного противника: учеб. пособие. СПб.: Санкт-Петербургский военный институт войск национальной гвардии Российской Федерации, 2017. 72 с.
  4. Буренок В.М. Искусственный интеллект в военном противостоянии будущего // Военная мысль. 2021. № 4. С. 106–112.
  5. Иванов С.С. Методологические основы описания процессов общевойскового боя при имитационном моделировании // Военная мысль. 2020. № 3. С. 74–83.
  6. Алексеев П.Н. Новая парадигма управления войсками (силами) // Международные отношения и мировая политика. 2021. № 5. С. 50–58.
  7. Каргин В.Н. Роль военной стандартизации в создании автоматизированных систем военного назначения // Военная мысль. 2020. № 2. С. 70–80.
  8. Сидняев Н.И. Сетецентрические управляющие системы и боевые операции // Военная мысль. 2021. № 12. С. 60–71.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».