УДК
65.01

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМ В СФЕРЕ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Технологические решения для создания многоагентных систем в сфере инновационной деятельности

Опубликовано в Интеллектуальные технологии на транспорте (сетевой электронный научный журнал), Intellectual Technologies on Transport · Страницы 13–23 · Рубрика: Искусственный интеллект и машинное обучение
DOI: https://doi.org/10.20295/2413-2527-2024-440-13-23
Получено: 29.12.2024 Одобрено: 24.03.2025 Опубликовано: 24.03.2025
Аннотация. В условиях стремительного развития науки и технологий традиционные методы перестают быть эффективными, что требует более интеллектуальных и адаптивных решений для управления и обработки информации. В статье исследуются и анализируются многоагентные системы (МАС), их роль и значимость в сфере инновационной деятельности. Цель: систематизация технологических решений, применяемых при разработке многоагентных систем в инновационной деятельности, а также оценка их воздействия на эффективность инновационных процессов. Результат и новизна: проведен анализ архитектурных и алгоритмических подходов к разработке МАС, изучены современные программные и аппаратные решения, включая интернет вещей (IoT) и облачные платформы. Освещаются новаторские аспекты в интеграции МАС с физическими устройствами, что расширяет их функциональные возможности. Практическая значимость: рассмотренные технологические решения поддерживают практическое применение МАС в различных областях — от управления проектами до оптимизации научно-исследовательских процессов. Реализация МАС способствует улучшению координации и распределению ресурсов, что особенно актуально в условиях высокой динамики и неопределенности инновационной среды. Обсуждение: подчеркивается, что разработка МАС сталкивается с проблемами сложной архитектуры и вычислительных затрат. Выделяется важность выбора подходящей платформы разработки (например, JADE, SPADE, NetLogo) в зависимости от нужд проекта. Акцентируется роль облачных технологий и IoT в будущем развитии многоагентных систем.
многоагентные системы, распределенные системы, интеллектуальные агенты, облачные технологии, интернет вещей, машинное обучение, визуализация, автоматизация, искусственный интеллект
Текст Список литературы
Текст (PDF)
Читать Скачать

1. Bellifemine F., Caire G., Greenwood D. Developing Multi-Agent Systems with JADE. Chichester: Wiley, 2007. 304 p.

2. Russell S. J., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th ed. Hoboken (NJ): Pearson, 2020. 1136 p.

3. Wooldridge M. J. An Introduction to MultiAgent Systems. 2nd ed. Chichester: Wiley, 2009. 488 p.

4. Bordini R. H., Hübner J. F., Wooldridge M. Programming Multi-Agent Systems in AgentSpeak Using Jason. Chichester: Wiley, 2007. 304 p.

5. Абрамов В. И., Евдокимов Д. С. Разработка комплекса агент-ориентированных моделей системы государственных закупок стран Евразийского континента // Проблемы теории и практики управления. 2019. № 1. С. 15–23.

6. Диагностика неустойчивых когнитивных состояний активных агентов / П. П. Дьячук [и др.] // Нейроинформатика-2016: сборник трудов XVIII Всероссийской научно-технической конференции (Москва, 25–29 апреля 2016 г.): в 3 ч. Ч. 1. М.: НИЯУ МИФИ, 2016. С. 259–270.

7. Компьютерное ситуационное моделирование в управлении экономикой / В. Л. Макаров [и др.] // Государственный аудит. Право. Экономика. 2017. № 3–4. С. 31–40.

8. R&D Subsidization Effect and Network Centralization: Evidence from an Agent-Based Micro-Policy Simulation / P. Angelini [et al.] // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2017. Vol. 20, iss. 4. Art. No. 4. 22 p. DOI:https://doi.org/10.18564/jasss.3494

9. Гладков Л. А., Гладкова Н. В. Возможности управления знаниями на основе гибридных интеллектуальных методов // Открытое образование. 2013. № 6(101). C. 60–64.

10. The Peer Review Game: An Agent-Based Model of Scientists Facing Resource Constraints and Institutional Pressures / F. Bianchi [et al.]. 2018. Vol. 116, iss. 3. P. 1401–1420. DOI:https://doi.org/10.1007/s11192-018-2825-4

11. Использование мультиагентных технологий для прогнозирования и идентификации процесса обучения / Е. А. Назойкин [и др.] // Пищевая промышленность. 2015. № 6. С. 36–39.

12. Neves F., Campos P., Silva S. Innovation and Employment: An Agent-Based Approach // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2019. Vol. 22, iss. 1. Art. No. 8. 32 p. DOI:https://doi.org/10.18564/jasss.3933

Войти или Создать
* Забыли пароль?