Registration Number
2121U008608, Article
popup.category
Опубліковано, Стаття
Title
GAME MODEL OF ONTOLOGICAL PROJECT SUPPORT
popup.author
Кравець П. О.
Литвин В. В.
Висоцька В. А.
Kravets P.
Lytvyn V.
Vysotska V.
popup.publication
31-03-2021
popup.source_user
Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка")
popup.source
https://ric.zp.edu.ua/article/view/228160
popup.publisher
National University "Zaporizhzhia Polytechnic"
Description
Актуальність. У сучасному інформаційному суспільстві із розвиненими засобами телекомунікації за допомогою мобільних пристроїв та комп’ютерних мереж актуальним є формування різноманітних віртуальних організацій та спільнот. Такі віртуальні об’єднання людей за професійними або іншими інтересами призначені для оперативного розв’язування різноманітних задач: для виконання проектних завдань, створення стартапів з метою залучення інвесторів, організації мережного маркетингу, організації дистанційного навчання, вирішення складних питань в науці, економіці та державному управлінні, побудови різноманітних Інтернет-сервісів, обговорення політичних і соціальних процесів тощо.
Метою дослідження є розроблення адаптивного марковського рекурентного методу на основі стохастичної апроксимації модифікованої умови доповняльної нежорсткості, справедливої у точках рівноваги за Нешем для розв’язування задачі ігрового покриття проектів.
Метод. У цій роботі розроблена багатоагентна ігрова модель для формування віртуальних команд виконавців проектів на основі бібліотек предметних онтологій. Необхідні для виконання проектів компетенції та здібності агентів задаються наборами онтологій. Інтелектуальні агенти випадково, одночасно і незалежно вибирають один із проектів у дискретні моменти часу. Агенти, що обрали один і той же проект, визначають поточний склад команди його виконавців. Для команд агентів обчислюється поточний штраф за недостатнє покриття компетенцій об’єднаними здібностями агентів. Цей штраф використовується для адаптивного перерахунку змішаних стратегій гравців. Збільшуються імовірності вибору тих команд, поточний склад яких призвів до зменшення штрафу за непокриття онтологій. У ході повторювальної стохастичної гри агенти сформують вектори змішаних стратегій, які забезпечать мінімізацію усереднених штрафів за непокриття проектів.
Результати. Для розв’язування задачі ігрового покриття проектів розроблено адаптивний марковський рекурентний метод на основі стохастичної апроксимації модифікованої умови доповняльної нежорсткості, справедливої у точках рівноваги за Нешем.
Висновки. Комп’ютерне моделювання підтвердило можливість застосування моделі стохастичної гри для формування команд виконавців проектів з необхідною онтологічною підтримкою в умовах невизначеності. Збіжність ігрового методу забезпечується дотриманням фундаментальних умов та обмежень стохастичної оптимізації. Достовірність експериментальних досліджень підтверджується повторювальністю отриманих результатів для різних послідовностей випадкових величин.
popup.nrat_date
2026-02-09
