Нечеткие модели мультиагентных систем в распределенной среде

Рассмотрены архитектурные нечеткие модели мультиагентных систем в распределенной среде, обладающие преимуществами как реактивных, так и мотивированных делиберативных агентов. Предложены средства спецификации поведения нечетких агентов на основе трансформаций нечетких графов с использованием нечетк...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2010
Автори: Парасюк, И.Н., Ершов, С.В.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут програмних систем НАН України 2010
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/14630
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Нечеткие модели мультиагентных систем в распределенной среде/ И.Н. Парасюк, С.В. Ершов// Пробл. програмув. — 2010. — № 2-3. — С. 330-339. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Рассмотрены архитектурные нечеткие модели мультиагентных систем в распределенной среде, обладающие преимуществами как реактивных, так и мотивированных делиберативных агентов. Предложены средства спецификации поведения нечетких агентов на основе трансформаций нечетких графов с использованием нечеткого координатора и механизма адаптации нечетких правил. Формализована процедура согласования поведения нечетких агентов в мультиагентных системах относительно нечетких атрибутов, задающих свойства объектов. Предложена функция полезности, позволяющая получить оптимальное поведение нечетких агентов в процессе многоатрибутного итеративного согласования в распределенной среде. Architectural fuzzy models of multiagent systems in distributed environment that possesses advantages of both reactive and motivated deliberative agents, are considered. Means of behavior specification of fuzzy agents are offered on the basis of fuzzy graphs transformations using fuzzy coordinator and mechanism for adaptation of fuzzy rules. A negotiation procedure of fuzzy agents’ behavior in multiagent systems is formalized in relation to fuzzy attributes that define properties of objects. A fitness function that allows to achieve an optimum behavior of fuzzy agents in the process of multiattribute iterative concordance in distributed environment, is offered.
ISSN:1727-4907