КЛАССИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В СФЕРЕ ПРОВЕДЕНИЯ УЧЕНИЙ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ ПОЖАРНОЙ ОХРАНЫ

Шкитронов Михаил Евгеньевич

Актуальность темы исследования обусловлена возрастающей потребностью в повышении эффективности подготовки подразделений пожарной охраны посредством оптимизации планирования и проведения учений. Целью исследования является разработка классификации алгоритмов машинного обучения, применимых для решения задач, возникающих в процессе проведения учений подразделений пожарной охраны. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи: проведен анализ нормативно-правовой базы и методических рекомендаций по организации учений пожарной охраны; выявлены ключевые факторы эффективности учений; рассмотрены существующие алгоритмы машинного обучения в контексте их применимости для решения задач, связанных с планированием, моделированием и анализом результатов учений. В качестве методов исследования используются: анализ научной литературы по вопросам организации учений и применения машинного обучения, систематизация и классификация полученных данных, экспертная оценка применимости алгоритмов. По итогам исследования предложена классификация алгоритмов машинного обучения, позволяющая оптимизировать процесс выбора наиболее подходящего алгоритма для решения конкретной задачи в рамках проведения учений подразделений пожарной охраны. Выявлено, что алгоритмы обучения с подкреплением обладают наибольшим потенциалом для автоматизации процесса разработки сценариев учений и адаптации тактических решений в режиме реального времени.

Ключевые слова:машинное обучение, алгоритмы искусственного интеллекта, пожарная охрана, пожаротушение, инновационные технологии