Полное описание

Пшенокова, И. А. Разработка имитационной модели сценарного прогнозирования поведения интеллектуального агента на основе инварианта рекурсивной мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры / И. А. Пшенокова, З. А. Сундуков. - Текст : непосредственный // Российская академия наук. Президиум. Кабардино-Балканский научный центр. Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН : научный журнал. - 2020. - N 6. - С. 80-90. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1991-6639.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8

Рубрики:
Искусственный интеллект -- Моделирование
Интеллектуальные агенты
Нейронные сети -- Применение

Кл.слова (ненормированные): имитационное моделирование -- интеллектуальный агент -- мультиагентные системы -- нейрокогнитивные архитектуры -- самообучающиеся системы
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 нейрокогнитивной 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 аксо-дендрональных связей в составе управляющих функциональных систем определяет научную новизну результата. Дальнейшее развитие представленной работы связано с обучением интеллектуального агента более сложному исследовательскому поведению.
Доп. точки доступа:
Сундуков, З.А.


Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -555836-472057)

Шифр в сводном ЭК: e487ae31f42ff144904eeb4ab634dedf