Исследование имитационного моделирования в военных вузах

1.

Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования
«Новосибирское высшее военное командное ордена Жукова училище»
Министерства обороны Российской Федерации.
Кафедра «Общепрофессиональных дисциплин»
Исследование имитационного моделирования
в военных вузах
Разработали:
Курсант Поплевин В.Л..
Курсант Макаров Д.Н.
Курсант Юрченко Д.Г.
Руководитель:
Старший преподаватель
Александрова А.М.
Новосибирск, 2026 г.

2.

Введение
Современные военные конфликты характеризуются
преобладанием асимметричных угроз и высокой
динамичностью оперативной обстановки, что
предъявляет повышенные требования к
адаптивности подготовки курсантов в военны
Целью данного исследования является изучение
имитационного моделирования в военных вузах а
также на сколько имитационное моделирование
повышает скорость принятия решений и снижение
ошибок при планирование операций
2

3.

Современные тенденции применения имитационного
моделирования в военном образовании
Имитационные платформы с системами анализа
больших данных обеспечивает количественную
оценку эффективности обучения и объективное
измерение прогресса. Сбор и обработка телеметрии,
метрик решения задач и показателей
взаимодействия позволяют формировать
аналитические отчёты и прогнозы дальнейшего
развития навыков. Использование аналитики
больших данных также открывает возможности для
валидации (проверка продукта) моделей и
оптимизации учебных программ на основе эмпир
3

4.

Опыт ведущих военных зарубежных вузов мира в
имитационных технологиях в учебном процессе
1
Америка
Американская модель характеризуется созданием
масштабных распределённых имитационных
центров
2
Европа
Европейский подход сосредоточен на разработке
кросс-платформенных решений с акцентом на
интеграцию киберфизических систем и
обеспечение совместимости между разнородными
средами моделирования.
3
Азия
Азиатский опыт характеризуется активной
интеграцией нейросетевых алгоритмов в системы
тактического моделирования.
4

5.

Определение требований к имитационной модели для
симуляции тактических операций
1.
Возможности генерации разнообразных
сценариев;
2.
Поддержка взаимодействия человека и модели
и наличие встроенных критериев оценки
обучаемости;
3.
Моделирование человеческого поведения и
принятия решений в условиях
неопределённости;
4.
Совместимость моделей с существующими
учебными платформами и стандартами обмена
данными;
5.
Моделирование командно-штабных и
тактических процессов.
5

6.

Архитектура и компоненты имитационной модели
тактических действий
Архитектура имитационной модели построена по
модульному принципу и включает выделенные блоки
генерации сценариев, визуализации и анализа
тактических решений.
Подсистема моделирования боевых действий
реализует моделирование поведения подразделений,
воздействий оружия и процессов принятия решений с
учетом динамики среды.
Оценка эффективности тактических решений
осуществляется на основе многокритериального анализа,
включающего показатели достижения целей, затраты
ресурсов, временные показатели и сопутствующие
потери
6

7.

Имитационное моделирование в табличном процессоре
7
Под имитационным моделированием подразумевают
реализацию с помощью ЭВМ детерминированных или
стохастических моделей. Детерминированные модели
отображают процессы, в которых отсутствуют случайные
воздействия. Стохастическими называют модели, в которых
предполагается наличие случайных воздействий на
независимые переменные. Выбирая в таких случаях
определенные
предположения
о
распределениях
независимых случайных величин, можно на основе
проведенных машинных экспериментов получить прогноз для
возможных значений выходных переменных.
Рассмотрим
примеры
имитационных
моделей,
построенных на основе использования различных средств
электронных таблиц :
• метода сценариев;
• встроенных функций СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ;
• генератора случайных чисел.

8.

1. Детерминированная модель. Метод сценариев.
Пример. При производстве БПЛА все затраты делятся на постоянные и переменные.
Постоянные затраты не зависят от количества построенных БПЛА (обычно это заработная плата
управленческого аппарата, затраты на научные исследования и т.п.). Переменные затраты
(затраты на материалы, расходы на зарплату производственным рабочим и т.д.) для упрощения
расчетов можно принять линейно зависящими от количества БПЛА: переменные затраты = λ *
количество, где коэффициент λ равен переменным затратам, приходящимся на один БПЛА. При
организации любого производства важно знать точку безубыточности, то есть такое количество
единиц техники, начиная с которого производство становится прибыльным. Точка безубыточности
находится по формуле: x = P/ (c – λ), где Р – постоянные затраты, с – цена реализации, λ –
переменные затраты на один БПЛА. Для анализа различных вариантов наборов входных
переменных и используется метод сценариев.
Сценарий в табличном процессоре LibreOffice Calc (Сервис Сценарии) – это конкретный набор
входных значений, который сохраняется под определенным именем и может использоваться в
дальнейшем для анализа его влияния на модель в целом. Из нескольких вариантов расчетов
необходимо выбрать наилучший, у которого точка безубыточности наименьшая. Исходные данные
для сценария представлены на слайде.
8

9.

1. Детерминированная модель. Метод сценариев.
Проблема: Как заполнить???
B10 =СУММ (B7:B9)
B11 B10/B3
B16 =СУММ (B14:B15)
B18
=B16/(B4-B11)
9

10.

2. Использование встроенных функций СЛЧИС() и СЛУЧМЕЖДУ().
Пример. Военное училище для проведения учебных занятий ежедневно приобретает горючесмазочные материалы (ГСМ) на одной из двух оптовых баз: на базе №1 – с вероятностью 0,7 и
на базе №2 – с вероятностью 0,3. Количество приобретенных ГСМ в обоих случаях является
равномерно распределенной случайной величиной: для базы №1 на отрезке [1000; 2000]; для
базы №2 на отрезке [800; 1500]. Цена ГСМ в обоих случаях является случайной величиной с
равномерным распределением на отрезке [8; 10]. В данной задаче для планирования бюджета
необходимо определить, сколько раз стоимость ГСМ оказалась больше некоторой заданной
величины, например, 13 000. Для определения стоимости приобретенных ГСМ выполним не
менее 100 вычислений (имитаций), получим оценки для математического ожидания стоимости
ГСМ и её среднего квадратического отклонения. Исходные данные представлены на слайде.
10

11.

2. Использование встроенных функций СЛЧИС() и СЛУЧМЕЖДУ().
11
Проблема: Как заполнить???
E3 =СРЗНАЧ (E9:E108)
E4
=СТОТКЛ (E9:E108)
E5 =СЧЕТЕСЛИ (E9:E108;“>13000“)
E9
=C9*D9
D9 =$B$3+($B$4-$B$3)*СЛЧИС()
C9
=ЕСЛИ (B9=1; СЛУЧМЕЖДУ(1000;2000)
СЛУЧМЕЖДУ(800;1500))
B9 =ЕСЛИ (СЛЧИС() <0,7;1;2)
Замечание
Формулы из
строки 9
копируются вниз
до строки 108

12.

3. Применение Генератора случайных чисел (Лист
Заполнить Заполнить случайными числами).
С помощью Генератора случайных чисел можно получить набор значений случайной величины с
любым из наиболее популярных распределений.
Пример. После увольнения из ВС РФ офицер устроился мастером на станцию технического
обслуживания (СТО) автомобилей для выполнения работ по техническому осмотру и ремонту (при
необходимости) автомобилей. Его заработная плата состоит из двух частей: основная (10% от
стоимости выполненных работ) и дополнительная (премия по результатам работы, устанавливаемая
руководством предприятия). Ежедневно мастер обслуживает 80 автомобилей, владельцы которых с
вероятностью р = 0,2 согласны с профилактическим техническим осмотром (ТО) по рыночной цене
100 руб., отклонение от цены до 10 руб. Цена в течение дня не меняется Директор СТО ежедневно
устанавливает размер дополнительной заработной платы в размере 0%, 20% и 50% с
соответствующими вероятностями 0,2; 0,5 и 0,3.
Путем использования генератора случайных чисел (количество имитаций равно 200)
заполняются данные количества прошедших в течение дня технический осмотр автомобилей
(биноминальное распределение), стоимость технического осмотра (нормальное распределение),
вычисляется заработная плата (основная и дополнительная). В конечном итоге определяется
средняя заработная плата мастера (=СРЗНАЧ()) и среднее квадратичное отклонение (=СТОТКЛ()).
Чтобы проследить влияние σ(С) на M(Z) и σ(Z) можно скопировать полученные расчеты в новый
файл, где в диапазоне С3:С202 сгенерировать значения цены при других значениях отклонения
стоимости технического осмотра от установленной цены. При изменении σ(С) практически не
изменяется M(Z), в то же время с увеличением σ(С) растет и σ(Z).
12

13.

3. Применение Генератора случайных чисел (Лист
Заполнить Заполнить случайными числами).
Биноминальное
распределение
Нормальное
распределение
Дискретное
распределение
Проблема: Как
заполнить???
13
Sub FillCellsWithProbabilities()
Dim oDoc As Object
Dim oSheet As Object
Dim i As Integer
Dim value As Double
Dim randomValue As Double
oDoc = ThisComponent
oSheet = oDoc.Sheets(0) '
For i = 0 To 199 ' Заполняем 200
ячеек
randomValue = Rnd() '
Генерируем случайное число от 0 до
1
If randomValue < 0.2 Then
value = 0
ElseIf randomValue < 0.7 Then '
0.2 + 0.5 = 0.7
value = 0.2
Else
value = 0.5
End If
Sheet.getCellByPosition(5, i+2).Value
= value ' Заполняем столбец F
Next i
End Sub

14.

Анализ результатов моделирования и оценка
повышения тактической компетентности
Количественные оценки, полученные в ходе
эксперимента, показали увеличение скорости
принятия решений на 25% и снижение ошибок
при планировании операций на 18%. Эти
показатели были зафиксированы при
подготовки курсантов сборной команды по
информатики к всеармейской олимпиаде
Качественные изменения, выявленные в ходе
исследования, проявились в развитии
системного мышления и повышении
способности к выработке нестандартных
решений в смоделированных боевых
сценариях.
14

15.

Заключение
15
Проведенное исследование эмпирически подтвердило
высокую эффективность разработанной имитационной
модели. имитационное обучения продемонстрировало
повышение тактической компетентности курсантов на 2228% по ключевым метрикам. Наибольший прогресс
зафиксирован в скорости принятия решений и адаптации к
динамично меняющимся условиям смоделированных
боевых сценариев.

16.

СПАСИБО
ЗА ВНИМАНИЕ