1. Наука
  2. Видання
  3. Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил
  4. 4(62)'2019
  5. Методика решения задач планирования поведения агентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений

Методика решения задач планирования поведения агентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений

А.А. Бережной, М.Ю. Сорока, Н.А. Cало
Аннотации на языках:


Анотация: Интеллектуальные системы принятия/поддержки принятия решений (СППР) реального времени предназначены для помощи человеку, который принимает решения при управлении сложными объектами и процессами различной природы в условиях значительных временных ограничений. Реализовать СППР в полном объеме можно только с использованием современных технологий проектирования интеллектуальных систем, основанных на концепциях распределенного искусственного интеллекта, мультиагентности, динамических баз знаний, нейронных сетей, облачных вычислений. Мультиагентные системы имеют большой теоретический и практический потенциал по созданию интеллектуальных агентов, в том числе по созданию моделей, основанных на реактивном поведении, на основе планирования. В статье приведены исследования по обобщению методов решения задач планирования поведения агентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений.


Ключевые слова: интеллектуальные системы принятия решений, поддержка принятия решений, мультиагентные системы, агенты в интеллектуальных системах поддержки принятия решений, планирование

Список литературы

1. Поспелов Д.А. Многоагентные системы - настоящее и будущее / Д.А. Поспелов // Информационные технологии и вычислительные системы. – 1998. – № 1. – С.14-21.
2. Багрецов С.А. Методические рекомендации по оценке дидактической эффективности обучающих систем / С.А. Багрецов, Г.М. Попов. – Л.: МО СССР, 1988. – 135 c.
3. Фин В.К. Об интеллектуальном анализе данных / В.К. Фин // Новости Искусственного интеллекта. – 2004. – № 3. – C. 98-103.
4. Амелин К.С. Адаптивная мультиагентная операционная система реального времени / К.С. Амелин, М.В. Бакла-новский, О.Н. Граничин // Стохастическая оптимизация в информатике. – 2013. – № 1(9). – C. 3-16.
5. Инструментальные средства для открытых сетей агентов / В.И. Городецкий, О.В. Карсаев , В.В. Самойлов, С.В.Серебряков // Теория и системы управления. – 2008. – № 3. – С. 106-124.
6. Городецкий В.И. Многоагентные технологии для индустриальных приложений: реальность и перспектива / В.И. Городецкий, П.О. Скобелев, А.В. Хабалов // Труды Санкт-Петербургского исследовательского института Россий-ской Академии Наук. – 2017. – № 6(55). – С. 2-41.
7. Luck M. Agent-oriented Software Engineering IX / M. Luck, J. Gomez-Sanz // 9th International Seminar, AOSE 2008, Estoril, Portugal, May 12-13, 2008. – 287 p.
8. DeLoach S.A. Moving multi-agent systems from research to practice / S.A. DeLoach // International Journal Agent-Oriented Software Engineering. – 2009. – No. 4(3). – pp. 378-382.
9. Сидоркина И.Г. Системы искусственного интеллекта / И.Г. Сидоркина. – М.: КноРус, 2011. – 248 с.
10. Харари Ф. Теория графов / Ф. Харари. – М.: Либроком, 2009. – 302 с.
11. Алексеев В.Е. Графы и алгоритмы. Структуры данных. Модели вычислений / В.Е. Алексеев, В.А. Таланов. – М.: Бином, 2006. – 320 с.
12. Райгородский А.М. Экстремальные задачи теории графов и интернет / А.М. Райгородский. – М.: Интеллект, 2012. – 104 с.
13. Рассел С. Искусственный интеллект / С. Рассел, П. Норвиг. – М., СПб., К.: Вильямс, 2006. – 1408 с.14. Маслобоев А.В. Гибридная архитектура интеллектуального агента с имитационным аппаратом / А.В. Маслобо-ев // Вестник МГТУ. – 2009. – № 1. – С. 67-78.