Научный журнал «Вестник Череповецкого государственного университета»
Статья
DOI:
Полный текст:
Рассматривается проблема повышения интеллектуального уровня современных информационно-телекоммуника-ционных систем (ИТС) на основе агентно-ориентированного подхода. Предлагается математическая модель комбинированного интеллектуального агента, использующего точные и нечеткие правила в продукционной модели поведения. Обсуждаются возможности теоретико-категорного представления моделей подобных интеллектуальных агентов и последующей формализации эволюционного развития агентных сообществ.
Верзун Н. А., Колбанев М. О., Омельян А. В. Перспективные технологии инфокоммуникационного взаимодействия. СПб.: СПбГЭУ, 2017. 76 c.
Касаткин В. В., Яковлев С. А. Искусственный интеллект и имитационные эксперименты с моделями информационных систем // Перспективные направления развития отечественных информационных технологий: Материалы круглых столов: тезисы докладов. Севастополь, 2017. С. 12–15.
Колбанев М. О., Татарникова Т. М. Информационный объем базовых информационных процессов // Информационно-управляющие системы. 2014. № 4 (71). С. 42–47.
Рапопорт Г. Н., Герц А. Г. Биологический и искусственный разум. Сознание, мышление и эмоции. М.: URSS, 2017. 184 с.
Редько В. Г. Моделирование когнитивной эволюции: На пути к теории эволюционного происхождения мышления. М.: URSS, 2017. 256 с.
Советов Б. Я., Цехановский В. В. Информационные технологии. М.: Юрайт, 2016. 261 с.
Creaner, Martin J. NGOSS Distilled: The Essential Guide to Next Generation / Creaner Martin J., Reilly John P. The Lean Corporation (August 2005). 250 p.
Herrera Francisco. Genetic fuzzy systems: taxonomy, current research trends and prospects. Evolutionary Intelligence. 2008. №1(1). Pp. 27–46.
Kauffman S. A. The Origin of Order: Self-Organization and Selection in Evolution. New York ; Oxford : Oxford University Press, 1993. 710 p.
Lee Raymond S. T. Fuzzy-Neuro Approach to Agent Applications: From the AI Perspective to Modern Ontology. Springer Science & Business Media, 2006. 376 p.
Ostrosi E., Fougères A.-J., Ferney M. Fuzzy Agents for Product Configuration in Collaborative and Distributed Design Process, Applied Soft Computing. 2012. №12(8). Р. 2091–2105.
Siddesh G. K. Routing in Ad Hoc Wireless Networks using Soft Computing techniques and performance evaluation using Hypernet simulator // International Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE).Vol. 1. Issue 3. July 2011. Pp. 91–97.
Terrell J. Passive automatic detection of network server performance anomalies in large networks. A dissertation submitted to the faculty of the University of North Carolina, Chapel Hill, 2009. URL: dissertations/terrell.pdf.
Vishnevskii V. M., Dudin A. N. Queueing systems with correlated arrival flows and their applications to modeling telecommunication networks, Avtomat. i Telemekh. 2017. № 8, 3–59; Autom. Remote Control, 78:8. 2017. Pp. 1361–1403.
Zhozhikashvili A. V., Stefanuk V. L. Theory of Category Approach to Knowledge Based Programming. 11th Joint Conference, JCKBSE 2014, Volgograd, Russia, September 17–20. 2014. Pp. 735–746.
Касаткин В. В., Яковлев С. А. Искусственный интеллект и имитационные эксперименты с моделями информационных систем // Перспективные направления развития отечественных информационных технологий: Материалы круглых столов: тезисы докладов. Севастополь, 2017. С. 12–15.
Колбанев М. О., Татарникова Т. М. Информационный объем базовых информационных процессов // Информационно-управляющие системы. 2014. № 4 (71). С. 42–47.
Рапопорт Г. Н., Герц А. Г. Биологический и искусственный разум. Сознание, мышление и эмоции. М.: URSS, 2017. 184 с.
Редько В. Г. Моделирование когнитивной эволюции: На пути к теории эволюционного происхождения мышления. М.: URSS, 2017. 256 с.
Советов Б. Я., Цехановский В. В. Информационные технологии. М.: Юрайт, 2016. 261 с.
Creaner, Martin J. NGOSS Distilled: The Essential Guide to Next Generation / Creaner Martin J., Reilly John P. The Lean Corporation (August 2005). 250 p.
Herrera Francisco. Genetic fuzzy systems: taxonomy, current research trends and prospects. Evolutionary Intelligence. 2008. №1(1). Pp. 27–46.
Kauffman S. A. The Origin of Order: Self-Organization and Selection in Evolution. New York ; Oxford : Oxford University Press, 1993. 710 p.
Lee Raymond S. T. Fuzzy-Neuro Approach to Agent Applications: From the AI Perspective to Modern Ontology. Springer Science & Business Media, 2006. 376 p.
Ostrosi E., Fougères A.-J., Ferney M. Fuzzy Agents for Product Configuration in Collaborative and Distributed Design Process, Applied Soft Computing. 2012. №12(8). Р. 2091–2105.
Siddesh G. K. Routing in Ad Hoc Wireless Networks using Soft Computing techniques and performance evaluation using Hypernet simulator // International Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE).Vol. 1. Issue 3. July 2011. Pp. 91–97.
Terrell J. Passive automatic detection of network server performance anomalies in large networks. A dissertation submitted to the faculty of the University of North Carolina, Chapel Hill, 2009. URL: dissertations/terrell.pdf.
Vishnevskii V. M., Dudin A. N. Queueing systems with correlated arrival flows and their applications to modeling telecommunication networks, Avtomat. i Telemekh. 2017. № 8, 3–59; Autom. Remote Control, 78:8. 2017. Pp. 1361–1403.
Zhozhikashvili A. V., Stefanuk V. L. Theory of Category Approach to Knowledge Based Programming. 11th Joint Conference, JCKBSE 2014, Volgograd, Russia, September 17–20. 2014. Pp. 735–746.
Ключевые слова:
информационно-телекоммуникационные системы, интеллектуальные агенты, нечеткие модели, продукционные правила
Для цитирования:
Швецов А. Н., Дианов С. В., Суконщиков А. А. Агентно-ориентированный подход к построению интеллектуальных информационно-телекоммуникационных систем // Вестник Череповецкого государственного университета. 2018. №6 (87). С. 55–65. DOI: 10.23859/1994-0637-2018-6-87-6
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.