АДАПТИВНЕ КЕРУВАННЯ БОЙОВИМ СЕРЕДОВИЩЕМ НА ОСНОВІ ПРОСТОРОВО-ЧАСОВОЇ ЕНТРОПІЇ

Анотація

У роботі запропоновано концепцію ентропійного аналізу бойового середовища, яка інтерпретується як
багаторівнева термодинамічно замкнута система з динамічно змінною структурою. Визначено, що ключовим
викликом сучасного поля бою є високий рівень невизначеності, який унеможливлює класичне централізоване
управління. У цьому контексті ентропія розглядається як операційна змінна, що дозволяє кількісно описати
ступінь організованості, хаотичності, інформаційної фрагментації та структурної стабільності військової
обстановки. З метою формалізації цього підходу побудовано просторово-часовий ентропійний функціонал,
який містить термодинамічну та інформаційну компоненти. Запропоновано варіант побудови ентропійної
карти середовища та механізмів автоматизованої реакції автономних БпЛА, РНС(К), з подальшою
реалізацією моделі у симуляційному середовищі Gazebo, де простір бойових дій відображається у вигляді
воксельної сітки з динамічним оновленням ентропійних показників. Введено концепцію змінної ентропійної
метрики, що дозволяє адаптувати ваги впливу кожного з типів ентропії залежно від конкретного типу
бойового середовища та фаз операції. Такий підхід забезпечує системний перехід від реактивного до
проактивного управління, що базується на прогнозуванні ентропійної динаміки та своєчасному перерозподілі
ресурсів.

Представлено результати симуляцій трьох типових сценаріїв: оборони стратегічного об’єкта,
наступальної операції та евакуації поранених, які демонструють зменшення системного хаосу на 45–56 %
з покращенням ситуаційної обізнаності, зниження ентропійного ризику під час навігації та посилення
тактичної стійкості системи.

Таким чином, запропонована парадигма формує наукове й прикладне підґрунтя для створення
універсальної системи ентропійного керування в багатоплатформних автономних бойових операціях нового
покоління.

Посилання:

1. Подорожняк А. О., Земляна Г. В. Методи ефективного впливу на БпЛА // Збірник наукових
праць. 2020. № 3 (45). С. 102–107.
2. Приходько Ю. І. Трансформація систем: основи теорії та методології. Київ: Інститут
системного аналізу, 2018. 312 с.
3. Трєбін М. І., Трєбін О. В. Гібридна війна як нова українська реальність. Харків: Право, 2016.
254 с.
4. Shannon C. E. A Mathematical Theory of Communication // Bell System Technical Journal. 1948.
Vol. 27. P. 379–423. DOI: 10.1002/j.1538–7305.1948.tb01338.x.
5. Jaynes E. T. Information Theory and Statistical Mechanics // Physical Review. 1957. Vol. 106,
No. 4. P. 620–630. DOI: 10.1103/PhysRev.106.620.
6. Quigley M., Conley K., Gerkey B. et al. ROS: An Open-Source Robot Operating System // ICRA
Workshop on Open Source Software. 2009. Vol. 3. P. 1–6. [DOI не знайдено].
7. Parker G. Entropic Risk in Autonomous Systems: Modeling, Mapping, Mitigation // Journal of
Defense Modeling and Simulation. 2021. Vol. 18, No. 3. P. 199–212. DOI: 10.1177/15485129211006492.
8. Zheng F., Liu J., Wang H. Entropy-Based Multi–Agent Coordination in Dynamic Battlefield
Environments // Sensors. 2023. Vol. 23, No. 8. P. 4211. DOI: 10.3390/s23084211.
9. Kobayashi T., Tanaka Y., Saito H. Real-Time Entropy Mapping for UAV Swarms Using
Distributed Sensor Networks // IEEE Access. 2022. Vol. 10. P. 65123–65134.
DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3183487.
10. Škoda P., Hruban P., Hromada M. Application of Thermodynamic Principles in Military Decision
Support Systems // Military Technical Courier. 2020. Vol. 68, No. 4. P. 881–894. DOI: 10.5937/vojtehg68–
23493.
11. Hodo E., Paspulis D., Triantafyllou A. Modeling Uncertainty in Cyber–Physical Battlefields Using
Spatio-Informational Entropy // ACM Transactions on Cyber–Physical Systems. 2022. Vol. 6, No. 2.
P. 1–20. DOI: 10.1145/3491234.
12. Li Y., Xu Z., Chen J. Dynamic Entropy Fields in Multi–Robot Systems for Adaptive Path
Optimization // Robotics and Autonomous Systems. 2023. Vol. 163. P. 104360.
DOI: 10.1016/j.robot.2023.104360.
13. Гончарук В. П. Ентропійні моделі управління складними динамічними об’єктами //
Системні дослідження та інформаційні технології. 2019. № 1. С. 21–30. DOI: 10.20535/SRIT.2308-
8893.2019.1.02.