Обсуждаются принципы построения когнитивных систем, уровень развития которых в настоящее время характеризует современное состояние информатики и искусственного интеллекта. Описываются методы представления, обработки и формирования когнитивных функций, отношений и процессов. Рассматриваются нейрологические средства для их реализации. Обсуждаются вопросы организации когнитивных агентов и многоагентных систем. Приводятся примеры применения когнитивных агентов и систем в играх и системах управления антропоморфных роботов.
В настоящей работе рассмотрена задача распределения ролей при составлении общего плана действий в коалиции когнитивных агентов. Когнитивные агенты реализуют основные функции интеллектуального агента с использованием моделей когнитивных функций человека, к которым относятся применяемые в данной работе функции обучения концептуальным знаниям и планирования коллективного поведения. В работе представлен оригинальный метод распределения ролей — алгоритм MultiMAP, основанный на знаковом способе планирования поведения агента. Представлены основные особенности описываемого подхода, включающие способы представления знаний агента о себе и о других агентах, способы знаковой коммуникации и сохранения опыта кооперации с другими агентами. Описаны модельные эксперименты, демонстрирующие основные преимущества представленного подхода и некоторые недостатки, на устранение которых направлена будущая работа в данном направлении.
В статье впервые предложена нелинейная многосвязная мультиагентная модель накопления знаний в научной школе в результате самоорганизации процесса обмена научной информацией. Выделены три группы агентов (научных сотрудников) как носителей знаний, которые нелинейно взаимодействуют между собой и контролируют свою деятельность по накоплению знаний. При этом рассматриваются два режима процесса обмена научной информацией агентами: свободный (в форме дискуссий) и деловой (в форме выполнения совместного проекта). Предложенные модели носят абстрактно-обобщающий характер, представляют собой систему нелинейных дифференциальных уравнений, описывающих процессы накопления знаний в результате обмена научной информацией с соблюдением сложившихся структурных отношений между агентами научной школы. Данная статья преследует цель раскрытия сущности сложного механизма процесса накопления знаний в научной школе за счет различных форм активного взаимодействия агентов, представляющих собой единство «человек-ЭВМ-база знаний».
В работе описываются разработанные авторами инструментальные средства и комплексный подход на их основе, при котором методы и средства анализа и верификации обеспечены для представителей всех четырех основных классов языков, на которых обычно описываются телекоммуникационные приложения: языки выполняемых спецификаций общего назначения (SDL), языки для описания и анализа укрупненных образцов поведения и выявления зависимостей между ними в сложных системах (UCM), специализированные языки, ориентированные на верификацию спецификаций телекоммуникационных систем (язык интерпретированных MSC диаграмм, язык взаимодействующих конечных автоматов, язык Dynamic-REAL) и индустриальные императивные языки (C/С++). Верификация спецификаций дополняется автоматизированным построением тестовых наборов, обеспечивающих заданную степень покрытия исходных поведенческих требований, причем эти тестовые наборы оптимизированы по заданным критериям производительности. Исполнение тестов происходит в среде автоматизированного тестирования на моделях систем, либо непосредственно на их реализациях, погруженных в соответствующие программные оболочки, обеспечивающие взаимодействие тестируемой системы с тестовым окружением. Тестовая оболочка позволяет одновременно с прогоном тестов проводить автоматизированный анализ результатов тестирования.
1 - 4 из 4 результатов