Формальная модель мультиагентного поиска оптимального плана поведения интеллектуального агента на основе самоорганизации распределенных нейрокогнитивных архитектур

В работе предложен подход к разработке интеллектуальных систем принятия решений и управления на основе гипотезы об организации нейронной активности головного мозга в процессе выполнения когнитивных функций. Этот подход на основе интеллектуальных программных агентов, обладающих развитой когнитивной архитектурой, способен обеспечить процесс извлечения знаний из неструктурированного потока данных, обобщение полученного знания и обучения для реализации эффективных способов синтеза поведения, направленного на решение различных задач.
Представлена формальная модель мультиагентного поиска оптимального плана поведения интеллектуального агента на основе самоорганизации распределенных нейрокогнитивных архитектур. В частности, сформулированы основные принципы ситуативного анализа на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур и разработан алгоритм построения причинноследственной зависимости между агентами.
Проведенное имитационное моделирование показало, что на основе обучения нейрокогнитивной архитектуры путем формирования новых агентов-нейронов и связей между ними развивается (формируется) сложная логическая функция управления поведением (в частности, ситуативного анализа).