Proceedings of the International scientific and practical conference ―Science and Society in Times of War‖ (June 5-7, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Kharkiv, Ukraine, 2026. - 417 p.

179 втрати окремих агентів та впливу зовнішніх перешкод без необхідності проведення дороговартісних натурних випробувань [3, с. 124]. Отже, ройові системи безпілотних літальних апаратів є перспективним напрямом розвитку автономних робототехнічних комплексів, здатних функціонувати у складних та динамічних середовищах. Використання децентралізованих комунікаційних архітектур забезпечує підвищення живучості, масштабованості та адаптивності системи. Застосування механізмів самоконфігурації, кластеризації та розподіленого прийняття рішень дозволяє рою підтримувати працездатність навіть у разі зміни топології мережі або втрати окремих елементів. Перспективним напрямом подальших досліджень є інтеграція методів штучного інтелекту та мультиагентного навчання для формування високорівневих когнітивних ройових систем. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХДЖЕРЕЛ: 1. Арчакова О., Кізян Р. Застосування ройового інтелекту в безпілотній авіації. Збірник наукових праць Національної академії Державної прикордонної служби України. Сер.: військові та технічні науки. 2025. № 3 (100). С. 152–160. DOI: https://doi.org / 10.32453 / 3. v100i3.1904 2. Бінько І., Шевель В., Крицький Д. Комплексний підхід до управління формуванням групи роботів. Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості. 2024. № 2 (28). С. 17–32. DOI: https://doi.org / 10.30837 / 2522–9818.2024.2.017 3. Галінський Д. Метод навігації та позиціювання рою безпілотних літальних апаратів при виконанні спеціальних місій. Випробування та сертифікація. 2025. № 2 (8). С. 120–126. DOI: https://doi.org / 10.37701 / ts. 08.2025.13 4. Tang R., Tang J., Talip M. S. A., et al. Enhanced multi agent coordination algorithm for drone swarm patrolling in durian orchards. Scientific Reports. 2025. Vol. 15. Article 9139. DOI: https://doi.org / 10.1038 / s41598–025–