Search academic texts

Registration Number

0826U000060, PhD dissertation

Status

Доктор філософії

Date

16-01-2026

popup.evolution

o

Title

Models and Methods for Developing Software for Artificial Intelligence Systems Based on Knowledge Interpretation

Author

Oleksandr Karataiev,

popup.head Igor Y. Shubin
popup.opponent Yevhen B. Artamonov
popup.opponent Andrii M. Kopp
popup.review Iryna V. Kyrychenko
popup.review Z.V. Dudar

Description

Каратаєв О.А. Моделі та методи розроблення програмного забезпечення систем штучного інтелекту на основі інтерпретації знань – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 121 Інженерія програмного забезпечення (12 – Інформаційні технології). – Харківський національний університет радіоелектроніки, Міністерство освіти і науки України, Харків, 2025. Дисертаційну роботу присвячено вирішенню актуального наукового завдання створення методів розробки програмних систем на основі інтерпретації знань, що має істотне значення для розвитку інженерії програмного забезпечення. Сучасні інтелектуальні програмні системи активно використовують знання для підтримки прийняття рішень, проте їхня ефективність значною мірою залежить від способу інтерпретації та організації баз знань. Існуючі підходи переважно орієнтовані на описову та/або евристичну обробку інформації, що ускладнюють формалізацію логічних зв’язків і паралельне виконання обчислень. Тому актуальним є створення методів і моделей розроблення програмних систем на основі інтерпретації знань із використанням формальних алгебро-логічних засобів і мультиагентних технологій, які забезпечують підвищення ефективності та адаптивності програмних рішень. Виходячи з викладеного, актуальним є розв'язання наукового завдання створення методів розробки програмних систем на основі інтерпретації знань, що сприяє розвитку програмної інженерії. Метою дисертаційної роботи є розроблення та експериментальна перевірка формальної процедури організації бази знань на основі інтерпретації знань з використанням мультиагентного підходу, що забезпечує підвищення ефективності функціонування інтелектуальних програмних систем за рахунок паралельної обробки та повторного використання знань Об’єкт дослідження – процеси інтерпретації знань для побудови баз знань при створенні інтелектуальних програмних систем. Предмет дослідження – методи та моделі розробки програмного забезпечення на основі інтерпретації знань. Основні науково-практичні результати, отримані під час дослідження, полягають у наступному: 1. Вперше запропоновано метод інтерпретації знань на основі використання інтелектуальних програмних агентів, що дозволило моделювати фактографічну інформацію як обробку триплетів у базі знань скінченною кількістю процедур за рахунок розпаралелювання обчислень. 2. Набув подальшого розвитку метод побудови бази знань на основі формальної алгебро-логічної моделі предметної області, що дозволило підвищити інтерпретованість елементів бази знань. 3. Удосконалено метод розв’язання алгебро-логічних рівнянь, який за рахунок виключення несуттєвих змінних та застосування екзистенціального квантора призводить до зменшення обсягу необхідних обчислень. 4. Удосконалено метод ідентифікації знань на основі предикатних операцій та специфічних предикатів, який автоматично видобуває атрибути з бази знань та у сукупності з оцінкою якості виведених правил дозволив запропонувати узагальнений підхід для представлення фактів та використовувати ефективні алгоритми пошуку правил, що дозволяє підвищити ефективність повторного використання знань в програмних системах. 5. Практичне застосування отриманих результатів полягає у розробці архітектури прототипу мультиагентної програмної системи, яка ґрунтується на платформі багатоагентних систем. Платформа надає можливості для взаємодії з агентами системи, забезпечує фізичну інфраструктуру для розміщення агентів. Запропонований метод надає розширений набір інструментів для роботи з подіями та повідомленнями, що спрощує комунікацію між агентами та реалізацію необхідного функціоналу, що дозволяє ефективно виконувати багатозадачні операції та керувати паралельним виконанням у багатоагентних системах зі значною кількістю одночасно працюючих агентів. Матеріали дисертації викладені у 11 наукових роботах, з яких 6 статей опубліковані у виданнях, зазначених в переліку наукових фахових видань України (1 – у виданні категорії А, 3 – у виданнях категорії Б); 6 тез доповідей, опублікованих у матеріалах міжнародних наукових конференцій (1 – проіндексовано у НМБ Scopus). Ключові слова: інтелектуальні системи, інформаційні технології, проєктування архітектури баз знань, інтерпретація знань, розробка програмного забезпечення, інформаційні системи, алгебра скінченних предикатів, логічні методи, моделювання штучних інтелектуальних агентів, мультиагентна система, машинне навчання, штучний інтелект.

Registration Date

2026-01-07

popup.nrat_date

2026-01-07