Агентные технологии: гибридные интеллектуальные системы
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
Выполнен обзор исследований по вопросам разработки гибридных интеллектуальных систем, как инструментальных средств решения сложных задач. Проанализированы особенности алгоритмической и структурной организации таких систем, представлены их классификационные схемы и этапы построения. Также показана роль агентов в реализациях гибридных интеллектуальных систем.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:- Авторы сохраняют за собой права на авторство своей работы и предоставляют журналу право первой публикации этой работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылокой на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы сохраняют право заключать отдельные договора на неэксклюзивное распространение работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном архиве учреждения или публиковать в составе монографии), с условием сохраниения ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале.
- Политика журнала разрешает и поощряет размещение авторами в сети Интернет (например в институтском хранилище или на персональном сайте) рукописи работы как до ее подачи в редакцию, так и во время ее редакционной обработки, так как это способствует продуктивной научной дискуссии и положительно сказывается на оперативности и динамике цитирования статьи (см. The Effect of Open Access).
Библиографические ссылки
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
