Агентні технології: гібридні інтелектуальні системи
Основний зміст сторінки статті
Анотація
Виконано огляд досліджень з питань розробки гібридних інтелектуальних систем як інструментальних засобів вирішення складних завдань. Проаналізовано особливості алгоритмічної та структурної організації таких систем, представлено їх класифікаційні схеми та етапи побудови. Також показано роль агентів у реалізаціях гібридних інтелектуальних систем.
Блок інформації про статтю
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
Посилання
N. Viner, Cybernetics, or management andthe connection between an animal and a car, Moscow: Sov. radio, 1968, p. 328.
A. Ivakhnenko, Y. Zaichenko, and V. Dymitrov, Decision-making based on self-organization, Moscow: Sov. radio, 1976, p. 280.
A. Feldbaum, Basics of the theory of optimalof automatic systems, Moscow: Nauka, 1966, p. 623.
Tsypkin Y.Z., Adaptation and training in the cartechnical systems, Moscow: Nauka, 1968, p. 400.
U. Ashby, The structure of the brain. Originadaptive behavior, Moscow: Izd-vo inostr.lit-ry, 1962, p. 400.
[1]S. Russell and P. Norvig, Iskusstvennyjintelligence Modern approach, Moscow: Williams, 2003, p. 1408.
S. Goonatilake, J. A. Campbell, and N. Ahmad, “Genetic-fuzzy systems for financial decision making”, in Advances in Fuzzy Logic, Neural Networks and Genetic Algorithms, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1995, pp. 202–223. DOI:10.1007/3-540-60607-6_14
M. Wooldridge, N. R. Jennings, and D. Kinny, Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, vol. 3, no. 3, pp. 285–312, Jan. 2000. DOI:10.1023/A:1010071910869
N. R. Jennings, “On agent-based software engineering”, Artificial Intelligence, vol. 117, no. 2, pp. 277–296, Mar. 2000. DOI:10.1016/S0004-3702(99)00107-1
G. Booch, Object-Oriented Analysis and Design withApplications, Addison Wesley, 1994, p. 650.
D. C. Lee and K. W. Lee, “Design and Implementation of Multi-Agents for Learner-oriented Course Scheduling on the Internet”, in E-Service Intelligence, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2007, pp. 601–626. DOI:10.1007/978-3-540-37017-8_28
L. Zadeh, The roles of fuzzy logic and softcomputing in the conception, design and deploymentof intelligent systems, Berlin: Springer-Verlag, 1997, p. 183.
H. Simon, The Sciences of the Artificial, MITPress, 1966, p. 412.
F. Bergenti, M.-P. Gleizes, and F. Zambonelli, Methodologies and Software Engineeringfor Agent Systems. The Agent-Oriented SoftwareEngineering Handbook, Kluwer AcademicPublishers, 2004, p. 505.
N. Jennings and M. Wooldridge, “Agent-OrientedSoftware Engineering”, Handbook of AgentTechnologies, pp. 180–196, Jan. 2001.
M. Wooldridge, “Agent-based software engineering”, IEE Proceedings - Software Engineering, vol. 144, no. 1, p. 26, Jan. 1997. DOI:10.1049/ip-sen:19971026
J. Von Neumann and O. Morgenstern, Theory of Games and Economic Behavior, New Jersey: Princeton University Press, 1944, p. 512.
E. H. Durfee and V. R. Lesser, “Negotiating Task Decomposition and Allocation Using Partial Global Planning”, in Distributed Artificial Intelligence, Elsevier, 1989, pp. 229–243. DOI:10.1016/B978-1-55860-092-8.50014-9
N. R. Jennings, K. Sycara, and M. Wooldridge, Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, vol. 1, no. 1, pp. 7–38, Jan. 1998. DOI:10.1023/A:1010090405266
G. Weiss, Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, MIT Press, 1999, p. 480.
N. R. Jennings, “An agent-based approach for building complex software systems”, Communications of the ACM, vol. 44, no. 4, pp. 35–41, Apr. 2001. DOI:10.1145/367211.367250
L. Medsker and D. Bailey, Models and Guidelines for Integrating Expert Systems and Neural Networks Hybrid Architectures for Intelligent Systems, CRC Press, 1992, pp. 154–171.
L. R. Medsker, Hybrid Intelligent Systems, Boston, MA: Springer US, 1995. DOI: 10.1007/978-1-4615-2353-6
L. Wang, S. Balasubramanian, and D. Norrie, Agent-based Intelligent Control System Design for Real-time Distributed Manufacturing Environments Working Notes of the Agent-Based Manufacturing Workshop, Minneapolis: MN, 1998, pp. 152–159.
D. C. Lee and K. W. Lee, “Design and Implementation of Multi-Agents for Learner-oriented Course Scheduling on the Internet”, in E-Service Intelligence, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2007, pp. 601–626. DOI:10.1007/978-3-540-37017-8_28
