Знайдено документів: 1
Інформація × Реєстраційний номер 0225U005361, (0124U002489) , Науково-дослідна робота Назва роботи Методи та моделі інтелектуального керування мультиагентними системами з підвищеною надійністью Назва етапу роботи Обґрунтування актуальності дослідження. Аналіз сучасного стану, визначення напрямків дослідження. Виявлення, дослідження закономірностей, та принципів та/або наукових, евристичних, синергетичних підходів для ізольованого та самоорганізованого функціонування агентів в умовах невизначеності та протидії. Формалізація, уточнення зв’язків: встановлення зв’язків для окремих факторів з застосуванням прямих, непрямих методів оцінки. Розробка моделей інтелектуального самоорганізованого керування інтелектуальними агентами в умовах невизначеності. Навчання обраних інтелектуальних моделей, наприклад нейромереж. перевірка адекватності отриманих залежностей за допомогою статистичних методів.Визначення, обґрунтування критеріїв, які є вирішальними для самоорганізованого прийняття рішень в умовах невизначеності, динамічно змінюваного середовища. Синтез цільових функцій, оптимізація моделей. Практична реалізація апаратно-програмного забезпечення інтелектуального керування групою інтелектуальних агентів. Керівник роботи Купін Андрій Іванович, д.т.н. Дата реєстрації 30-12-2025 Організація виконавець Криворізький національний університет Опис роботи Ідея проекту - дослідження методів штучного інтелекту в мультиагентних системах, які використовуються в умовах інтенсивної протидії та невизначенності для розробки нових та вдосконалення існуючих підходів (методи, моделі, алгоритми) з метою підвищення надійності. Метою проекту є розробка принципів саморганізованого прийняття рішень (методів, моделей, програмних засобів) для інтелектуального керування ізольованою групою агентів з метою підвищення живучості та гарантованого виконання завдань в умовах інтенсивної протидії та невизначеності (відмови окремих окремих. агентів, втрата зв’язку між агентами). Опис етапу Звіт: 48 сторінок, 9 рисунків, 1 таблиця, 29 літературних джерел. Об’єкт дослідження — процеси інтелектуального керування та функціонування розподілених МАС (зокрема, ройового типу) у динамічних середовищах з потенційними відмовами. Предмет дослідження — математичні моделі, алгоритми ройового інтелекту та інструментарій для синтезу стратегій керування МАС з акцентом на відмовостійкості. Методологія дослідження базується на методах розподіленого штучного інтелекту, теорії графів для опису топології зв’язків, алгоритмах ройового інтелекту та еволюційних обчислень. Для моделювання руху агентів використано лагранжевий підхід класичної механіки, а для оцінки стійкості — методи теорії керування та системного аналізу. Основні результати та наукова новизна: • Систематизовано ключові наукові підходи до побудови МАС, включаючи класифікацію інтелектуальних агентів (рефлекторні, цільові, такі, що навчаються) та архітектуру BDI (Belief, Desire, Intention) . • Проведено порівняльний аналіз понад 45 біонічних алгоритмів ройового інтелекту (PSO, ACO, SDS тощо) та обґрунтовано їх ефективність для забезпечення живучості систем. • Здійснено класифікацію моделей керування роєм на просторові та непросторові; доведено переваги лагранжевого підходу для прецизійного моделювання траєкторій БПЛА. • Запропоновано методологію використання концепції цифрових двійників (Digital Twins) у межах мультиагентної архітектури для прогнозування технічного стану та підвищення надійності системи технічного обслуговування. Практичне значення: Результати роботи впроваджено у навчальний процес та апробовано на міжнародних конференціях 2024–2025 рр. . За темою дослідження опубліковано 3 статті, 4 тези доповідей та подано 2 заявки на патенти. Ключові слова: мультиагентні системи, БПЛА, ройовий і Опис продукції Автори роботи Сьомочкіна Світлана володимирівна Косей Максим Петрович Романенко Олександр Олегович Додано в НРАТ 2025-12-30 Закрити
НДДКР ОК
Керівник: Купін Андрій Іванович. Методи та моделі інтелектуального керування мультиагентними системами з підвищеною надійністью. (Етап: Обґрунтування актуальності дослідження. Аналіз сучасного стану, визначення напрямків дослідження. Виявлення, дослідження закономірностей, та принципів та/або наукових, евристичних, синергетичних підходів для ізольованого та самоорганізованого функціонування агентів в умовах невизначеності та протидії. Формалізація, уточнення зв’язків: встановлення зв’язків для окремих факторів з застосуванням прямих, непрямих методів оцінки. Розробка моделей інтелектуального самоорганізованого керування інтелектуальними агентами в умовах невизначеності. Навчання обраних інтелектуальних моделей, наприклад нейромереж. перевірка адекватності отриманих залежностей за допомогою статистичних методів.Визначення, обґрунтування критеріїв, які є вирішальними для самоорганізованого прийняття рішень в умовах невизначеності, динамічно змінюваного середовища. Синтез цільових функцій, оптимізація моделей. Практична реалізація апаратно-програмного забезпечення інтелектуального керування групою інтелектуальних агентів.). Криворізький національний університет. № 0225U005361
Знайдено документів: 1

Оновлено: 2026-03-16