|
Эта публикация цитируется в 4 научных статьях (всего в 4 статьях)
Системный анализ, управление и обработка информации
Разработка имитационной модели сценарного
прогнозирования поведения интеллектуального агента на основе инварианта рекурсивной
мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры
И. А. Пшеноковаa, З. А. Сундуковb a Институт информатики и проблем регионального управления –
филиал ФГБНУ «Федеральный научный центр
«Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук»,
360000, КБР, г. Нальчик, ул. И. Арманд, 37-а
b ФГБНУ «Федеральный научный центр
«Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук»,
360002, КБР, г. Нальчик, ул. Балкарова, 2
Аннотация:
Активное развитие самоорганизующихся систем принятия решений и управления, основанных на мультиагентном подходе, привело к тому, что понятие интеллектуального агента является одним из основных в области искусственного интеллекта. В работе представлен формализм интеллектуального агента на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур. Под интеллектуальным агентом понимается интеллектуальная система на основе мультиагентной нейро-когнитивной архитектуры, которая состоит из программных агентов-нейронов, поведение которых детерминировано внутренней целевой функцией, реализация которой осуществляется благодаря возможности агентов взаимодействовать друг с другом. Представлен алгоритм обучения интеллектуального агента на основе самоорганизации инварианта мультиагентных нейрокогнитивных архитектур согласно сценарию прогнозирования пищевого поведения.
Обучение на основе фактического сценария поведения позволяет ИА прогнозировать и в превентивном порядке не допускать уменьшение собственной энергии до критического значения, сигнализировать о наступлении чувства голода и насыщения.
Разработана имитационная модель сценарного прогнозирования пищевого поведения интеллектуального агента на основе инварианта мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры. Использование рациональных программных агентов для моделирования нейроподобных элементов и организации их мультиагентного взаимодействия в процессе обучения нейрокогнитивной архитектуры на основе формирования аксодендрональных связей в составе управляющих функциональных систем определяет научную новизну результата. Дальнейшее развитие представленной работы связано с обучением интеллектуального агента более сложному исследовательскому поведению.
Ключевые слова:
имитационное моделирование, интеллектуальный агент, мультиагентные системы, нейрокогнитивные архитектуры, самообучающиеся системы.
Поступила в редакцию: 20.11.2020
Образец цитирования:
И. А. Пшенокова, З. А. Сундуков, “Разработка имитационной модели сценарного
прогнозирования поведения интеллектуального агента на основе инварианта рекурсивной
мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры”, Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 2020, № 6, 80–90
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/izkab253 https://www.mathnet.ru/rus/izkab/y2020/i6/p80
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 70 | PDF полного текста: | 27 | Список литературы: | 13 |
|