Мультиагентные модели на основе нечеткой логики высшего типа для высокопроизводительной среды

• Veröffentlicht in: Проблеми програмування
• Datum: 2012
• Hauptverfasser: Парасюк, И.Н., Ершов, С.В.
• Sprache: Russian
• Veröffentlicht: Інститут програмних систем НАН України 2012
• Schlagworte: Моделі та засоби систем баз даних і знань
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86611
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Мультиагентные модели на основе нечеткой логики высшего типа для высокопроизводительной среды / И.Н. Парасюк, С.В. Ершов // Проблеми програмування. — 2012. — № 2-3. — С. 260-269. — Бібліогр.: 23 назв. — рос.

Рассмотрены модели интеллектуальных агентов и мультиагентных систем на основе нечеткой логики высшего типа, позволяющие более информативно представить степень неопределенности системы нечетких правил при спецификации поведения таких агентов и систем. Описан моделе-ориентированный подход для порождения платформно-специфических моделей нечетких мультиагентных систем, функционирующих в перспективных высокопроизводительных средах, в том числе в кластерной системе СКИТ. Предложена архитектура мультиагентной системы для достижения задаваемых средствами нечеткой логики высшего типа таких аспектов поведения, как поддержание дистанции между агентами, согласование скоростей и, соответственно, обход препятствий. Models of intelligent agents and multiagent systems based on fuzzy logic of higher type, that allows to represent more informatively an uncertainty degree of linguistic representation of fuzzy rules system in the specification of behavior of these agents are considered. A model-driven approach to generate platform-specific models of fuzzy multiagent systems that operate in advanced high-performance environments, including cluster systems SKIT, is described. Multiagent system architecture to achieve such aspects of behavior, specified by means of higher type fuzzy logic, as maintaining a distance between the agents, speed coordination and, respectively, obstacle avoidance is proposed.