Инструментальные средства управления целесообразным поведением самоорганизующихся автономных интеллектуальных агентов

Сформулированы основные принципы построения знакосигнального управления целесообразным поведением автономных интеллектуальных агентов в априори неописанных условиях проблемной среды. Уточнено понятие самоорганизующегося автономного интеллектуального агента как системы, способной к автоматическому целеполаганию при появлении в проблемной среде определенного вида условных и безусловных сигналов - знаков. Разработаны процедуры планирования целесообразного поведения автономных интеллектуальных агентов, предусматривающие имитацию отработки пробных действий в условиях неопределенности в процессе изучения закономерностей преобразования ситуаций проблемной среды, что позволяет избежать не связанных с достижением заданной цели изменений среды в процессе самообучения. Определены граничные оценки сложности предложенных процедур планирования целесообразного поведения, подтверждающие возможность их эффективной реализации на бортовом вычислителе автоматической системы управления целесообразной деятельностью автономных интеллектуальных агентов. Проведена имитация на персональном компьютере предложенных процедур планирования целенаправленного поведения, подтвердившая эффективность их использования для построения интеллектуальных решателей проблем автономных интеллектуальных агентов в целях наделения их способностью адаптироваться к априори неописанным условиям функционирования. Структурированы основные виды связей между различными условными и безусловными сигналами - знаками проблемной среды, что позволяет автономным интеллектуальным агентам приспосабливаться к сложным априори неописанным, нестабильным условиям функционирования.

We formulate the basic principles of constructing a sign-signal control for the expedient behavior of autonomous intelligent agents in a priori undescribed conditions of a problematic environment. We clarify the concept of a self-organizing autonomous intelligent agent as a system capable of automatic goal-setting when a certain type of conditional and unconditional signal - signs appears in a problem environment. The procedures for planning the expedient behavior of autonomous intelligent agents have been developed, that imitate trial actions under uncertainty in the process of studying the regularities of transforming situations in a problem environment, which allows avoiding environmental changes in the process of self-learning that are not related to the achievement of a given goal. Boundary estimates of the proposed procedures complexity for planning expedient behavior are determined, confirming the possibility of their effective implementation on the on-board computer of the automatic control system for the expedient activity of autonomous intelligent agents. We carry out an imitation on a personal computer of the proposed procedures for planning purposeful behavior, confirming the effectiveness of their use to build intelligent problem solvers for autonomous intelligent agents in order to endow them with the ability to adapt to a priori undescribed operating conditions. The main types of connections between various conditional and unconditional signal - signs of a problem environment are structured, which allows autonomous intelligent agents to adapt to complex a priori undescribed and unstable conditions of functioning.

Publisher
New Technologies Publishing House
Number of issue
4
Language
Russian
Pages
171-180
Status
Published
Volume
22
Year
2021
Organizations
  • 1 Дагестанский государственный технический университет
  • 2 Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской Академии наук
  • 3 Российский университет дружбы народов
Keywords
autonomous intelligent agent; purposeful behavior; conditions of uncertainty; patterns of problem environment; self-learning; elementary act of behavior; автономный интеллектуальный агент; целесообразное поведение; условия неопределенности; закономерности проблемной среды; самообучение; элементарный акт поведения
Date of creation
16.12.2021
Date of change
16.12.2021
Short link
https://repository.rudn.ru/en/records/article/record/79959/
Share

Other records