Journal articles: 'Мультиагентна модель'

1

Коваленко, О. Є. "Мультиагентна модель колективного прийняття рішень." Актуальні проблеми економіки, no. 11 (125) (2011): 279–85.

Find full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

2

Lande, D. V., A. M. Hraivoronska, and B. A. Berezin. "Мультиагентна модель розповсюдження інформації у соціальній мережі." Реєстрація, зберігання і обробка даних 18, no. 1 (March 1, 2016): 70–77. http://dx.doi.org/10.35681/1560-9189.2016.18.1.100348.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

3

Будур, І. М., and С. А. Бойко. "Мультиагентна модель системи підтримки прийняття рішення по управлінню розподіленими об’єктами." Системи озброєння і військова техніка, no. 3(63), (September 30, 2020): 54–61. http://dx.doi.org/10.30748/soivt.2020.63.08.

Full text

Abstract:

Об’єкти військової критичної інфраструктури є першочерговими для створення диверсій, вогневих впливів, ударів з повітря. Ускладнення процесів охорони та оборони таких об’єктів, а також збільшення кількості технічних засобів вимагає побудови для людини, яка приймає рішення, системи підтримки прийняття рішення. Елементи охорони та оборони об’єктів військової критичної інфраструктури відносяться до класу організаційно-технічних систем та розподілених систем управління. Вихід з ладу (деградація) одного елементу може привести до втрати цілісності й стійкості всієї системи. Отже система підтримки прийняття рішення повинна з визначеним інтервалом аналізувати стан кожного розподіленого об’єкту та знаходити рішення щодо відновлення системи охорони та оборони. Сучасні концепції управління складними розподіленими об’єктами (РОУ) в різних галузях людської діяльності (в тому числі і у військовій справі) базуються на парадигмі людино-машинної організації процесів управління, у якій роль прийняття рішень віддається людині, а машина забезпечує інформаційну підтримку етапів вироблення і генерування альтернативних варіантів рішень. Використання даного підходу є змушеною мірою подолання високого рівня невизначеності умов рішення завдань управління складними, нелінійними, динамічними, розподіленими об'єктами та наявності інтелектуальної протиборчої сторони (противника). При цьому ефективність системи управління багато в чому визначається суб'єктивними властивостями людини (групи людей), які діють в контурі управління, що у свою чергу вимагає високого рівня компетенції у виникаючих проблемних ситуаціях. Для управління територіально розподіленими об'єктами (до яких відносяться елементи системи охорони та оборони військових аеродромів), відомим є підхід, що базується на застосуванні мультиагентних моделей СППР, у яких сполучаються централізовані та децентралізовані методи аналізу ситуацій, що реалізовуються колективами агентів. В статті розроблена мультиагентна модель системи підтримки прийняття рішення по управлінню розподіленими об’єктами.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

4

Kasatkina, E. V., and K. V. Ketova. "Computer Simulation of Flows in the Urban Transport Network." Intellekt. Sist. Proizv. 19, no. 1 (April 7, 2021): 89. http://dx.doi.org/10.22213/2410-9304-2021-1-89-99.

Full text

Abstract:

В работе представлен подход к моделированию транспортных потоков в условиях светофорного регулирования. Разработана компьютерная имитационная мультиагентная модель транспортных потоков, которая включает три основных агента: автомобиль, светофор, генератор. Разработан расчетный имитационный алгоритм движения автомобилей по дорожным полосам и имитационный алгоритм их поведения на перекрестках. Компьютерная мультиагентная модель и имитационный расчетный алгоритм поведения автомобилей в транспортной сети реализованы в виде интеллектуальной аналитической системы, которая также включает в себя базу данных по характеристикам движения автомобилей, спроектированную в среде СУБД MS SQL, и модуль визуализации всех процессов.Компонентами имитационной модели транспортных потоков являются система координат (карта), сами динамические объекты (автомобиль, светофор, генератор входного потока автомобилей), счетчик временных интервалов и алгоритм движения автомобилей. В процессе моделирования транспортных потоков в системе фиксируются необходимые выходные параметры модели.На примере одного из дорожных участков города Ижевска продемонстрированы возможности реализованной модели. Разработанная компьютерная имитационная мультиагентная модель позволяет рассчитывать показатели средней длины очереди транспортных средств в любое время суток с учетом интенсивности входных транспортных потоков.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

5

В.С. Яременко and А.С. Худяков. "МОДЕЛЬ МУЛЬТИАГЕНТНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ СЕМАНТИЧНОГО АНАЛІЗУ ТЕКСТІВ." Наукові нотатки, no. 68 (January 30, 2020): 152–56. http://dx.doi.org/10.36910/6775.24153966.2019.68.25.

Full text

Abstract:

У даній роботі запропоновано підхід до аналізу тексту та отримання інформації з нього використовуючи знання про моделі лексичної мови. Була запропонована модель мультиагентної системи, що дає можливість паралельно обробляти текстові документи та виконує семантичну обробку тексту. Запропоновано модель опису процесу видобутку інформації за допомогою системи покриття тексту.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

6

Кучеров, Д. П., А. М. Козуб, and О. М. Костина. "Управління мультиагентною системою в потенціальному полі." Озброєння та військова техніка 14, no. 2 (June 27, 2017): 55–61. http://dx.doi.org/10.34169/2414-0651.2017.2(14).55-61.

Full text

Abstract:

Розглядається рух мультиагентної системи, що складається з обмеженої кількості безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Мультиагентна система включає агента-лідера і декілька агентів – членів групи. Рух цієї системи відбувається за траєкторією, яка визначається початковими умовами, її математичною моделлю і перешкодами, що є на маршруті. Кінцева мета руху відома тільки лідеру групи. Рух цієї структури розглядається в потенціальному полі, яке визначається силами притягання і відштовхування та створюється сигналами управління шляхом вимірювання відстаней до найближчих сусідів. Це дозволяє вважати групу БПЛА агрегатом деякого розміру та описати його рух системою диференціальних рівнянь другого порядку. У роботі досліджуються умови стабілізації руху, надається моделювання пропонованого підходу.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

7

Сорока, М. Ю., Н. А. Сало, and О. Г. Матющенко. "Інтелектуальна навчальна система підготовки диспетчерів управління повітряним рухом." Системи обробки інформації, no. 2(161), (June 15, 2020): 29–36. http://dx.doi.org/10.30748/soi.2020.161.04.

Full text

Abstract:

В статті розглянуті основні методи організації інтелектуального навчального середовища підготовки диспетчерів управління повітряним рухом. Обґрунтована необхідність створення інтелектуальної навчальної системи в адаптивних тренажерах диспетчерів управління повітряним рухом. Інтелектуальні навчальні системи повинні базуватись на основі синтезу імітаційно-моделюючих комплексів у вигляді розподілених систем обробки даних для імітації поведінки середовища навчання. В роботі сформовані вимоги, що висуваються до побудови мультиагентного середовища інтелектуальної навчальної системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом. З метою забезпечення моделювання інтелектуального поводження об'єктів, що входять у віртуальне середовище навчання, запропоновано створення інтелектуальних об'єктів, як елементів мультиагентної системи з використанням методів планування дій. Запропоновано підхід удосконалення та розширення функціональних можливостей системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом. Запропонована архітектура інтелектуального агента навчальної системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом створена на базі елементів InterRRa архітектури, що забезпечує взаємодію агента з зовнішнім середовищем та іншими агентами через модель фізичного представлення об'єкта. Наведена математична модель інтелектуального агента в якій враховано можливість здійснення впливу на зовнішнє середовище. Розроблена модель мультиагентного середовища інтелектуальної навчальної системи яка забезпечує ідентифікацію ситуації в підсистемі підготовки і прийняття рішень, що виконує передачу управління на відповідний рівень ієрархії системи поводження інтелектуального агента. Особливістю розробленої структури мультиагентного середовища інтелектуальної навчальної системи є використання моделі поведінки інтелектуальних агентів, що забезпечують змінну поведінку і можливість рішення задач підготовки і прийняття рішень своїх подальших дій за допомогою різних моделей поведінки.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

8

Akhayeva, Zh, A. Zakirova, and T. Zhukabayeva. "OVERVIEW OF MULTI-AGENT SYSTEMS IN SMART CITY." Herald of Kazakh-British technical university 18, no. 1 (March 1, 2021): 90–96. http://dx.doi.org/10.55452/1998-6688-2021-18-1-90-96.

Full text

Abstract:

Города сталкиваются с новым вызовом, связанным с ростом их населения; впервые в истории большая часть населения теперь живет в мегаполисе. Исходя из сложившейся ситуации го- род должен внедрять новые решения, стать Умным городом, представляя своим гражданам системы, отвечающие требованиям, связанным с безопасностью, здравоохранением, ресурсами, правитель- ством, образованием и другими городскими повседневными системами. Цель данной статьи – иссле- довать модель умного города с использованием мультиагентных систем, обеспечивающую интеллект города, как базовую инфраструктуру для определения модели воспроизводимой и экспортируемой в реализации умного города.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

9

Kiyko, S., E. Druzhinin, and O. Prokhorov. "ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ УПРАВЛІННЯ ЕНЕРГОРЕСУРСАМИ МЕТАЛУРГІЙНОГО ПІДПРИЄМСТВА." Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 6, no. 58 (December 28, 2019): 20–27. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.6.020.

Full text

Abstract:

Розроблено агентну імітаційну модель аналізу процесів управління енергоресурсами металургійного підприємства при реалізації портфеля проектів енергозбереження. Розкрито особливості інформаційної взаємодії агентів в мультиагентній системі, за рахунок механізмів, пов'язаних з децентралізованим мультипроектним плануванням, що включає вирішення ресурсних конфліктів при виконанні завдань, пошук найбільш оптимальних ресурсів, при використанні яких виконання робіт буде відбуватися на найбільш вигідних умовах. Використання даної моделі дозволяє послідовно проводити аналіз проектів з метою виявлення можливості їх реалізації на підприємстві, узгоджувати плани реалізації проектів і плани підприємства на різних рівнях планування. Запропонований підхід має відмінні риси: інтеграція стратегічних рішень (прийняти або відхилити нові проекти) і оперативних аспектів (розподіл ресурсів); можливість гнучкого управління ресурсами

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

10

Дли, М. И., M. I. Dli, В. В. Гимаров, V. V. Gimarov, И. В. Иванова, and I. V. Ivanova. "Построение мультиагентной модели телекоммуникационного рынка." Международный журнал "Программные продукты и системы" 44 (December 11, 2014): 217–21. http://dx.doi.org/10.15827/0236-235x.108.217-221.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

11

Evdokimov, V. A. "Formulation of the Problem of Constructing a Multia-Gent Simulation Model of Pricing Processes in the Electricity Market." Èlektronnoe modelirovanie 43, no. 3 (June 4, 2021): 47–63. http://dx.doi.org/10.15407/emodel.43.03.047.

Full text

Abstract:

На основі проведеного аналізу літературних джерел визначено ключові науково-прак-тичні задачі вдосконалення і розвитку системи ціноутворення діючої в Україні моделі ринку електроенергії «Конкуренція на всіх рівнях». Розглянуто формулювання задачі побудови мультиагентної імітаційної моделі процесу ціноутворення на ринку електро-енергії як складної динамічної системи децентралізованої взаємодії між агентами-вироб-никами, оптовими і роздрібними постачальниками, енерготрейдерами і агрегованими споживачами електроенергії.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

12

Фісуненко, А. Л. "Модель мультиагентної системи обробки візуальної інформації для вирішення задач реконструкції." Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Серія "Фізико-математичні науки", Вип. 3 (2012): 261–64.

Find full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

13

Гулый, И. М. "Мультиагентная модель оценки эффектов внедрения цифровой платформы мультимодальных перевозок грузов в контейнерах." Creative Economy 15, no. 12 (2021): 4883–98. http://dx.doi.org/10.18334/ce.15.12.114108.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

14

Сорока, М. Ю., Н. А. Сало, and В. В. Калачова. "Моделі та методи побудови мультиагентних адаптивних навчальних систем (тренажерів)." Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, no. 3(61) (September 19, 2019): 79–85. http://dx.doi.org/10.30748/zhups.2019.61.10.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

15

Russkikh, P. A., and D. V. Kapulin. "Multi-Agent Model of Multi-Nomenclature Small Batch Production." Bulletin of the South Ural State University. Ser. Computer Technologies, Automatic Control & Radioelectronics 21, no. 4 (November 2021): 69–80. http://dx.doi.org/10.14529/ctcr210406.

Full text

Abstract:

Production planning is a key aspect when optimizing production activities. Simulation is one of the most effective methods available for assessing production problems. The principles of adaptive planning consist of making day-to-day operational decisions at the shop floor, predicting equipment availability, assessing performance, and eliminating bottlenecks. Existing research to eliminate bottlenecks has focused on analyzing data from the physical shop, or vice versa, only on the use of simulated data. Convergence between real and simulated data allows, on the one hand, to obtain more information to predict the availability of each workplace, on the other hand, it allows performance assessment for replanning using a simulation model. Aim. Development of optimization tools for production planning using simulation approaches. Materials and methods. This article presents a multi-agent simulation model for each workplace in the workshop, examines the workload of the workshop, and evaluates the productivity of workplaces. Optimization is proposed for optimal utilization of production facilities. As an example illustrating the efficiency and advantage of the proposed model, we took the production process of electronic equipment in the assembly shop. Results. A planning problem and an approach to optimization are formulated. A multi-agent model of multinomenclature small-scale production has been developed. The model provides for the integration of simulation tools with operational planning systems at the data level. Conclusion. The model proposed in the study allows small-scale production to plan the number of jobs and identify bottlenecks in production. The use of a combination of simulation and planning tools ensures enterprise resource management, taking into account dynamic changes in the system.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

16

Дакі, О. А., А. О. Дорошева, В. М. Іваненко, and В. І. Чебан. "Агентоорієнтована модель реалізації системи підтримки прийняття рішення безпеки судноводіння." Системи озброєння і військова техніка, no. 3(63), (September 30, 2020): 122–30. http://dx.doi.org/10.30748/soivt.2020.63.18.

Full text

Abstract:

В статті розглянуто моделі та методи побудови системи підтримки прийняття рішення безпеки судноводіння з використанням мультиагентних систем, що відповідає сучасному напрямку розвитку інтелектуальних інформаційних технологій – побудови агентоорієнтованих систем. Визначено, що система безпеки судноводіння є ієрархічною слабоформалізуємою системою, яка є результатом взаємодії часто суперечних один одному по цілям функціонування елементів, і має множину неявних прямих і зворотних зв'язків. Для роботи в таких умовах проєктуєма система підтримки прийняття рішень повинна містити ряд інформаційних баз знань: нормативну, експертну і прецедентну. Відмічено, що реалізація процесу забезпечення безпеки судноводіння представляє собою складну задачу кооперативної неантагоністичної взаємодії з розподіленим прийняттям рішень, для якої критично важливим стає забезпечення координації такої взаємодії в умовах цілеспрямованої поведінки учасників, що намагаються забезпечити безпеку руху. Рішення даного завдання може бути реалізоване з використанням принципів траєкторно-цільового підходу до прогнозування руху суден у рамках спільного управління інтелектуальними логіко-динамічними об'єктами. Сутність даного підходу складається у формуванні прогнозних траєкторій руху суден виходячи з заданих цільових позицій, а також критеріїв і зон безпеки руху. Кожне судно представляється у виді взаємодіючого логіко-динамічного об'єкта, що володіє цілеспрямованою поведінкою і реалізує траєкторію свого руху виходячи з принципів безпеки в умовах виконання вимог МППСС-72. Для моделювання даних процесів доцільно використовувати агентноорієнтований підхід. Кожен агент (як інформаційна сутність) буде представляти судно, а система взаємодії агентів стане основою для формування правил системи підтримки прийняття рішення безпеки судноводіння. Використання запропонованого підходу побудови структури інтелектуального судна “А”- типу на принципах BDІ дозволяє побудувати гнучку систему прийняття рішень, за допомогою якої може бути вироблене “краще рішення” попередження зіткнення суден, що задовольняє всі судна на всіх рівнях проектованої системи підтримки прийняття рішення безпеки судноводіння.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

17

Anufriev, D. P., and A. Y. Holodov. "MULTIAGENT IMITATION MODEL OF A REGIONAL CONSTRUCTION CLUSTER AS A HETERARCHICAL SYSTEM." Vestnik MGSU, no. 12 (December 2017): 1415–23. http://dx.doi.org/10.22227/1997-0935.2017.12.1415-1423.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

18

Тимошин, Ю., and Ю. Южда. "Аналіз особливостей застосування нейронних мереж для інтелектуальної обробки відеопотоків систем технічного зору." Адаптивні системи автоматичного управління 2, no. 39 (December 15, 2021): 12–19. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.39.2021.247372.

Full text

Abstract:

У статті розглядаються актуальні питання застосування сучасних технологій і методів виявлення та розпізнавання об’єктів. Стаття присвячена аналізу особливостей застосування різних типів нейронних мереж в процесі поетапної обробки відеоданих, які отримуються з систем технічного зору роботів, систем відеомоніторингу, інтелектуальних систем безпеки. Проведено огляд сучасної літератури, яка описує методику формування простору ознак опису об'єктів і методів їх розпізнавання. Під час огляду показано, що процес інтелектуальної обробки відеоданих складається з багатьох етапів обробки зображень, одним із яких є обробка з застосуванням нейронних мереж в якостіінтелектуальних компонентів. Баторівневість етапів обробки в реальному часі вимагає обгрунтування застосування різних типів нейронних мереж при різних процесах обробки з метою підвищення якості та оптимізації часу обробки таких даних. Наводиться структура моделі обробки відеозображень. Також у статті проводиться визначення типів нейронної мережі на різних етапах обробки даних (таких як ідентифікація параметрів і характеристик групи, знаходження групових об’єктів, посекторна обробка зображень, класифікація об’єкту, розпізнавання об’єкту, створення контурної моделі об’єкту, виявлення об’єкту в секторі, оцінка параметрів сектору, визначення інформаційних секторів, розбиття кадру на сектори, обробка інформаційних кадрів) відповідно ієрархічної моделі, що пропонується, з подальшим використанням отриманих результатів для мультиагентної системи розподіленої інтелектуальної обробки відеоданих об’єктів моніторингу та приклади подальшого застосування отриманих результатів. Бібл. 13, табл. 1.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

19

NAGOEV, Z. V., I. A. GURTUEVA, and K. Ch BZHIKHATLOV. "MULTIAGENT MODEL OF PERCEPTUAL SPACE FORMATION IN THE PROCESS OF MASTERING LINGUISTIC COMPETENCE." News of the Kabardin-Balkar Scientific Center of RAS 3, no. 95 (2020): 13–22. http://dx.doi.org/10.35330/1991-6639-2020-3-95-13-22.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

20

Kurakin, Pavel Vyacheslavovich. "Technoscape: multi-agent model for evolution of network of cities, joined by production and trade links." Computer Research and Modeling 14, no. 1 (February 2022): 163–78. http://dx.doi.org/10.20537/2076-7633-2022-14-1-163-178.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

21

Rudenko, Volodymyr, Mykhailo Zinchenko, Natalia Gryshina, and Viktor Chenchenko. "ЗАСТОСУВАННЯ В МУЛЬТИАГЕНТНІЙ СИСТЕМІ УПРАВЛІННЯ МОДЕЛІ ФУНКЦІОНУВАННЯ ФРАГМЕНТУ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНОЇ МЕРЕЖІ CИСТЕМИ ЗВ’ЯЗКУ ЗБРОЙНИХ СИЛ УКРАЇНИ." Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони 39, no. 3 (December 30, 2020): 45–52. http://dx.doi.org/10.33099/2311-7249/2020-39-3-45-52.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

22

NAGOEV, Z. V., O. V. NAGOEVA, and I. A. PSHENOKOVA. "MULTI-AGENT NEUROCOGNITIVE MODELS OF SEMANTICS OF SPATIAL LOCALIZATION OF EVENTS." News of the Kabardin-Balkar Scientific Center of RAS 2, no. 88 (2019): 11–23. http://dx.doi.org/10.35330/1991-6639-2019-2-88-11-23.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

23

САВИЦКАЯ, Н. Е., and Т. А. ФЕДОРОВА. "ДИНАМИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА МОДЕЛИ ФОРМИРОВАНИЯ МНЕНИЯ В МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЕ С ИЗМЕНЯЮЩЕЙСЯ СТРУКТУРОЙ СВЯЗЕЙ В УСЛОВИЯХ ИНФОРМАЦИОННОГО ДАВЛЕНИЯ." ЖУРНАЛ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ И ТЕОРЕТИЧЕСКОЙ ФИЗИКИ 160, no. 5(11) (2021): 714–29. http://dx.doi.org/10.31857/s0044451021110109.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

24

Mokhor, V. V., and V. A. Evdokimov. "About Creating A Multi-Agent Simulations Model of Processes Pricing in the Electricity Market." Èlektronnoe modelirovanie 42, no. 6 (December 1, 2020): 3–17. http://dx.doi.org/10.15407/emodel.42.06.003.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

25

Melnichuk, Alexander Vladimirovich, Tatiana Vladimirovna Sivakova, and Vladimir Anatolievich Sudakov. "Solving optimization problems using multi-agent models." Keldysh Institute Preprints, no. 100 (2019): 1–16. http://dx.doi.org/10.20948/prepr-2019-100.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

26

Stennikov, Valery, Evgeny Barakhtenko, and Gleb Mayorov. "Developing a multiagent model of an integrated energy supply system in AnyLogic simulation software." Proceedings of Irkutsk State Technical University 24, no. 5 (October 2020): 1080–92. http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2020-5-1080-1092.

Full text

Abstract:

The purpose of this work is to develop a multi-agent model of an integrated energy supply system in the AnyLogic simulation software and to conduct a research on the operation and interaction of objects in this system using the obtained model. A multi-agent approach is proposed to study integrated energy supply systems as it enables to carry out a detailed research of interaction and coordination mechanisms of various elements and subsystems (energy sources, transport subsystems, active consumers, etc.) of the object under investigation. The model is implemented in AnyLogic simulation software that supports designing, development and documenting of the created models, carrying out computer experiments, parameter optimization according to some criterion that enables visualization of the mechanisms of interaction and connection between the agents. A multi-agent model of the integrated power supply system has been developed. Agent state diagrams that take into account the operation of its elements have been created and the principles of their interaction and coordination have been analyzed. The structure of the developed model of an integrated power supply system contains four types of agents and connections between them. An experiment has been conducted on the basis of the developed model, in which the optimal solution was found for energy supply of consumers. The results of the conducted computational experiment show that the specified conditions and restrictions are met; messages and parameters are correctly transmitted between the agents and the agents perform the assigned functions in the system. The results obtained will allow to model real power supply systems of any complexity in order to study the properties and improve the efficiency of these systems. The developed model enables the possibility to model complex processes in an integrated energy supply system which relate to production, transport, distribution and consumption of energy.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

27

MORHUN, Mykola. "ANALYZING DYNAMICS OF PUBLIC OPINION IN MODERN SOCIETY USING MULTI AGENT MODEL." CHERKASY UNIVERSITY BULLETIN: APPLIED MATHEMATICS. INFORMATICS, no. 1 (2021): 32–44. http://dx.doi.org/10.31651/2076-5886-2020-1-32-44.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

28

NAGOEV, Z. V. "SIMULATION MODEL OF AN INTELLIGENT CONTROL SYSTEM FOR THE AGRICULTURAL GRIP MANIPULATOR BASED ON THE MULTI-AGENT NEUROCOGNITIVE ARCHITECTURES TRAINING." News of the Kabardin-Balkar Scientific Center of RAS 4 (2021): 28–37. http://dx.doi.org/10.35330/1991-6639-2021-4-102-28-37.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

29

Shpak, V. V. "FUNDAMENTALS OF A MULTI-AGENT PLANNING AND LOGISTICS MODEL FOR MANAGING THE REPRODUCTION CYCLE OF THE INDUSTRY IN THE “ONLINE” MODE." Фундаментальные исследования (Fundamental research), no. 3 2022 (2022): 146–55. http://dx.doi.org/10.17513/fr.43229.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

30

Пестерев, Павел, Pavel Pesterev, Анна Янишевская, and Anna Yanishevskaya. "SIMULATOR AND ALGORITHM FOR PAGE INDEX DEFINITION FOR RANKING IN RESULTS OF MULTI-AGENT SEARCH SYSTEM ISSUE." Bulletin of Bryansk state technical university 2018, no. 9 (November 6, 2018): 47–55. http://dx.doi.org/10.30987/article_5bd17b41214911.88208762.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

31

Kurennykh, A., and V. Sudakov. "Software Package for Planning and Optimization of Management Decisions Based on Multi-agent Models." Bulletin of Science and Practice 5, no. 10 (October 15, 2019): 9–18. http://dx.doi.org/10.33619/2414-2948/47/01.

Full text

Abstract:

In this paper, the authors describe the architecture of a software system that allows to solve the problems of planning and optimizing project management activities during the development of corporate information systems. The process of preparing and conducting such projects, taking into account current trends, is a rather time–consuming task, which requires the use of special software products, such as: decision support systems and multi–agent modeling systems, which allow for an acceptable time to analyze complex interrelated processes, as well as to take rational, valid decisions. Within the framework of the system architecture under consideration, the algorithmic and software used in the multi–agent model of the project activity process for developing corporate information systems were implemented. Interaction within the complex is implemented using RESTful API technology, and its components are designed using a wireframe architecture, which together provides high flexibility for customizing the solution, easy to adapt for a large number of tasks, cross-platform compatibility, as well as universality of the basic model algorithms, ranking methods for alternatives and optimization module. Orientation to web–based interfaces provides major opportunities for integration with project management services and tasks, for example, RedMine or Jira, that allows to access and analyze a large amount of statistical information about the participants of the process, about tasks that have to be solved in the planning period, and also use this information to build valid models. The practical significance of this research lies in the automation of the activities of the person responsible for planning and management in the project activity, through the application of rigorous well-founded mathematical approaches that rationalize decisions that lead to undoubted financial benefits and risks minimization.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

32

PSHENOKOVA, I. A. "DEVELOPMENT OF A SIMULATION MODEL FOR PREDICTING THE BEHAVIOR OF AN INTELLIGENT AGENT BASED ON AN INVARIANT OF A RECURSIVE MULTI-AGENT NEUROCOGNITIVE ARCHITECTURE." News of the Kabardin-Balkar Scientific Center of RAS 6, no. 98 (2020): 80–90. http://dx.doi.org/10.35330/1991-6639-2020-6-98-80-90.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

33

Шаталова, Ольга Владимировна, Дмитрий Андреевич Медников, and Зейнаб Усама Протасова. "MULTI-AGENT INTELLIGENT SYSTEM FOR PREDICTION OF RISK OF CARDIOVASCULAR COMPLICATIONS WITH SYNERGY CHANNELS." СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И УПРАВЛЕНИЕ В БИОМЕДИЦИНСКИХ СИСТЕМАХ, no. 3() (September 30, 2020): 177–88. http://dx.doi.org/10.36622/vstu.2020.19.3.023.

Full text

Abstract:

Цель исследования заключается в повышении качества прогнозирования ишемической болезни сердца путем учета синергетического эффекта наличия сопутствующих заболеваний и факторов профессиональной среды посредством многоагентных интеллектуальных систем. Методы исследования. Для прогнозирования ишемической болезни сердца предложена базовая структура многоагентной интеллектуальной системы, содержащая «сильные» и «слабые» классификаторы. При этом «слабые» классификаторы разделены на четыре группы, первая из которых осуществляет анализ данных, полученных на основе традиционных факторов риска ишемической болезни сердца, вторая - на основе анализа электрокардиологических исследований, третья группа «слабых» классификаторов предназначена для диагностики сопутствующих заболеваний и синдромов по предикторам, используемых первыми двумя группами агентов, а четвертая - анализирует факторы риска окружающей среды. Мультиагентная система позволяет управлять процессом принятия решений посредством сочетания экспертных оценок, статистических данных и текущей информации. Результаты. Проведены экспериментальные исследования различных модификаций предложенной модели классификатора, заключающихся в последовательном исключении из агрегатора решений «слабых» классификаторов на различных иерархических уровнях. В ходе экспериментального оценивания и в результате математического моделирования было показано, что при использовании всех информативных признаков уверенность в правильном прогнозе по риску ишемической болезни сердца превышает величину 0,8. Показатели качества прогнозирования выше, чем у известной системы прогнозирования ишемической болезни сердца - превышает SCORE, в среднем, на 14%. Выводы. Анализ показателей качества классификации в экспериментальной группе обследуемых с различным показателем ишемического риска и в контрольной группе, составленной из машинистов электролокомотивов, для которых релевантными показателями ишемических рисков являются вибрационная болезнь и пребывание в электромагнитных полях, показал, что учет влияния этих факторов риска в контрольной группе повышает диагностическую эффективность на семь процентов по сравнению с экспериментальной группой, выступающей как фоновая The aim of the study is to improve the quality of predicting coronary heart disease by taking into account the synergistic effect of the presence of concomitant diseases and occupational factors through multi-agent intelligent systems. Research methods. To predict coronary heart disease, a basic structure of a multi-agent intelligent system is proposed, which contains “strong” and “weak” classifiers. At the same time, the "weak" classifiers are divided into four groups, the first of which analyzes data obtained on the basis of traditional risk factors for coronary heart disease, the second - based on the analysis of electrocardiological studies, the third group of "weak" classifiers is intended for the diagnosis of concomitant diseases and syndromes based on predictors used by the first two groups of agents, and the fourth analyzes environmental risk factors. The mobile system allows you to manage the decision-making process through a combination of expert assessments, statistical data and current information. Results. Experimental studies of various modifications of the proposed model of the classifier, consisting in the sequential exclusion from the aggregator of decisions of "weak" classifiers at various hierarchical levels, have been carried out. In the course of experimental evaluation and as a result of mathematical modeling, it was shown that when using all informative signs, the confidence in the correct forecast for the risk of coronary heart disease exceeds 0.8. The indicators of the quality of prediction are higher than those of the known predictive system for coronary heart disease - they exceed SCORE, on average, by 14%. Conclusions. Analysis of the classification quality indicators in the experimental group of subjects with different ischemic risk indicators and in the control group made up of electric locomotive drivers, for whom vibration sickness and exposure to electromagnetic fields are relevant indicators of ischemic risks, showed that taking into account the influence of these risk factors in the control group increases diagnostic efficiency by seven percent compared with the experimental group serving as background

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

34

NAGOEV, Z. V. "AUTONOMOUS FORMATION OF A USER MODEL BASED ON DIGITAL FOOTPRINT DATA IN THE INTERNET SPACE BASED ON TRAINING MULTI-AGENT NEUROCOGNITIVE ARCHITECTURES." News of the Kabardin-Balkar Scientific Center of RAS 6, no. 98 (2020): 52–67. http://dx.doi.org/10.35330/1991-6639-2020-6-98-52-67.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

35

Nechaev, YU I. "Комплекс физико-математического моделирования при функционировании мультиагентных систем." MORSKIE INTELLEKTUAL`NYE TEHNOLOGII, no. 1(47) part: 3 (February 15, 2020). http://dx.doi.org/10.37220/mit.2020.47.1.049.

Full text

Abstract:

Рассматривается повышение эффективности функционирования мультиагентных систем при использовании программного комплекса физико-математического моделирования (ФММ). Функциональные элементы комплекса обеспечивают контроль экстремальных ситуаций на основе динамической модели современной теории катастроф (СТК), интегрирующей интеллектуальных технологии и высокопроизводительные вычисления. Особенности построения комплекса связаны с развитием новых подходов к физико-математическому моделированию динамики сложных систем в эволюционирующей среде. Вычислительная среда эволюционной динамики представлена как активная динамическая система (АДС) на основе совокупности взаимодействующих интеллектуальных агентов (ИА) в среде мультиагентного моделирования (Multiagent Modeling System MMS), обеспечивающей информационные и управляющие связи, реализующие модель коллективного интеллекта при взаимодействии ИА в режиме экстренных вычислений (Urgent Computing UC) 1 5. Модели контроля экстремальных ситуаций разрабатываются в рамках логического базиса нечеткой формальной системы (НФС). Приведены примеры реализации разработанной стратегии в бортовых интеллектуальных системах новых поколений.An increase in the efficiency of multi-agent systems is considered when using the software package for physical and mathematical modeling (FMM). The functional elements of the complex provide control of extreme situations on the basis of a dynamic model of modern catastrophe theory (MCT), integrating intelligent technologies and high-performance computing. Features of the complex construction are associated with the development of new approaches to the physical and mathematical modeling of the dynamics of complex systems in an evolving environment. The computing environment of evolutionary dynamics is presented as an active dynamic system (ADS) based on a set of interacting intelligent agents (IA) in a Multiagent Modeling System (MMS), which provides information and control communications that implement the collective intelligence model in the interaction of IA in urgent computing mode (Urgent Computing - UC). Models for controlling extreme situations are developed within the framework of the logical basis of the fuzzy formal system (FFS). Examples of the implementation of the developed strategy in the onboard intelligent systems of new generations are given.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

36

"КОНСЕНСУС В АСИНХРОННЫХ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ СИСТЕМАХ. I. АСИНХРОННЫЕ МОДЕЛИ КОНСЕНСУСА." Автоматика и телемеханика, April 2019, 3–40. http://dx.doi.org/10.1134/s0005231019040019.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

37

"Ляпустин А.Е., Колесникова С.Ю., Мельник Д.М. Модель безопасности на основе мультиагентной системы." Программные системы и вычислительные методы 3, no. 3 (March 2018): 81–90. http://dx.doi.org/10.7256/2454-0714.2018.3.26575.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

38

Humbataliev, R. Z., and S. A. Haziyeva. "ПРИМЕНЕНИЕ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОГЛАСОВАНИЯ ИНТЕРЕСОВ ИСПОЛНИТЕЛЕЙ РАБОТ." EurasianUnionScientists 2, no. 65 (2019). http://dx.doi.org/10.31618/esu.2413-9335.2019.2.65.267.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

39

Zulkarnay, Ildar. "Multi-Agent Model of Conventional and Partner Banking." Artificial Societies 13 (2018). http://dx.doi.org/10.18254/s0000143-6-1.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

40

Garanina, Natalia. "MODEL CHECKING MULTI-AGENT SLIDING WINDOW PROTOCOL." System Informatics, no. 1 (2013). http://dx.doi.org/10.31144/si.2307-6410.2013.n1.p35-48.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

41

Shouman, M. A. "MODEL OF MULTILINGUAL INTELLIGENT INFORMATION SEARCH WITH THE MULTI-AGENT REALIZATION." Фундаментальные исследования (Fundamental research), no. 12 2015 (2015). http://dx.doi.org/10.17513/fr.39612.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

42

Meshkov, Dmitriy, and Aleksandr Starikov. "Base model action of the agent in multiagent design environment furniture." Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика 3, no. 5 (December 2, 2015). http://dx.doi.org/10.12737/16303.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

43

Salo, N. A. "Model of a multiagent schedule planning system for air traffic controllers." Connectivity, 2020. http://dx.doi.org/10.31673/2412-9070.2020.020812.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

44

"Юрьева Р.А., Комаров И.И., Дородников Н.А. Построение модели нарушителя информационной безопасности для мультиагентной робототехнической системы c децентрализованным управлением." Программные системы и вычислительные методы 1, no. 1 (January 2016): 42–48. http://dx.doi.org/10.7256/2305-6061.2016.1.17946.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

45

Zulkarnay, Ildar. "Multi-Agent Modeling of Islamic and Traditional Financial Models in Terms of Absence or Presence of Loan Interest, Collateral and Division of Profit and Loss." Artificial Societies 12 (2017). http://dx.doi.org/10.18254/s0000110-0-1.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

Journal articles on the topic 'Мультиагентна модель'

Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles