ОСНОВИ ПРОЕКТУВАННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ АГЕНТІВ: ВІД АРХІТЕКТУРИ ДО МАТЕМАТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ
Анотація
Інтелектуальні агенти стали центральною темою сучасних досліджень у сфері штучного інтелекту. Вони є важливим компонентом сучасних інформаційних технологій, що використовуються для автоматизації складних завдань, таких як обробка даних, прийняття рішень та адаптивне навчання. Розробка інтелектуальних агентів є складним, багатогранним процесом, що включає вибір архітектури, розробку алгоритмів прийняття рішень і інтеграцію з середовищем. Протягом останніх десятиліть з'явилося багато нових технологій та підходів, які дозволяють значно покращити ефективність агентів у реальних застосуваннях. Стаття досліджує концептуальні засади інтелектуальних агентів, різні підходи до їх проектування та ключові технології, що дозволяють створювати автономні та адаптивні системи. Авторами розглядається загальний алгоритм функціонування інтелектуального агента, його основні етапи та архітектура. Представлено огляд концепції інтелектуальних агентів, включаючи їх базові властивості, моделі взаємодії з навколишнім середовищем та адаптивні механізми. Основну увагу приділено універсальному алгоритму, який може бути адаптований до різних застосувань у сфері штучного інтелекту. У статті представлено математичну основу для опису інтелектуальних агентів, що дозволяє моделювати їх поведінку, прийняття рішень та взаємодію з середовищем. У статті представлено математичну основу для опису інтелектуальних агентів, що дозволяє моделювати їх поведінку, прийняття рішень та взаємодію з середовищем. Розглянуто основні компоненти агентів, їх формалізацію через теоретичні моделі та відповідні алгоритми. Також розглянуто математичний опис агентів з урахуванням їхніх властивостей, таких як адаптивність, автономність та взаємодія з середовищем. Математичний аналіз інтелектуальних агентів є важливою і швидко розвиваючою областю, що охоплює широкий спектр методів та технік для моделювання, аналізу та оптимізації поведінки інтелектуальних агентів.
Посилання
2. Saadi A., Maamri R., Sahnoun Z. Behavioral flexibility in Belief-Desire- Intention (BDI) architectures. Multiagent and Grid Systems. 2020. № 16(4). P. 343–377. DOI: https://doi.org/10.3233/MGS-200335
3. De Silva L. Meneguzzi F., Logan B. BDI Agent Architectures: A Survey, Proceedings of the Twenty- Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence Survey track. 2020, P. 4914–4921. DOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2020/684
4. Ekinci E., Halaç, T., Erdur C., Çetin Ö., Cakirlar I., Dikenelli O. Satisfying agent goals by executing different task semantics: HTN, OWL-S or plug one yourself. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 2013. № 26(2). DOI: https://doi.org/10.1007/s10458-011-9185-2
5. Singh D., Sardina S., Padgham L., James G. Integrating Learning into a BDI Agent for Environments with Changing Dynamics. International Joint Conference on Artificial Intelligence. 2011. P. 2525–2530. DOI: https:// doi.org/10.5591/978-1-57735-516-8/IJCAI11-420
6. Zhang H., і Huang S. Y., A general framework for parallel BDI agents in dynamic environments. Web Intelligence and Agent Systems Journal. 2008. № 6(3). P. 327–351. DOI: https://doi.org/10.1109/IAT.2006.8
7. Germano R., Lakhmi C. J. Intelligent Agents. Theory and Applications. Springer Berlin, Heidelberg. 2004. P. 402. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-44401-5
8. Khosla R., Dillon T. Engineering Intelligent Hybrid Multi-Agent Systems. Springer New York. 1997. P. 410. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4615-6223-8
9. Bryson, J. Cross-paradigm analysis of autonomous agent architecture. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence. 2000. № 12(2). P. 165–189. DOI: https://doi.org/10.1080/095281300409829
10. Rumbell T., Barnden J., Denham S., Wennekers T. Emotions in autonomous agents: comparative analysis of mechanisms and functions. Auton Agent Multi-Agent Syst. 2012. № 25. P. 1–45. DOI: https://doi.org/10.1007/ s10458-011-9166-5
11. Cruz A., dos Santos A. V., Santiago R. H. N., Bedregal B. A Fuzzy Semantic for BDI Logic. Fuzzy Information and Engineering. 2021. № 13(2). P. 139-153. DOI: https://doi.org/10.1080/16168658.2021.1915455
12. Calegari R., Ciatto G., Mascardi, V., Omicini A. Logic-based technologies for multi-agent systems: a systematic literature review. Auton Agent Multi-Agent Syst. 2021. № 35(1). https://doi.org/10.1007/s10458-020-09478-3
13. Круглик В. С., Прокоф’єв Є. Г., Маринов, А. В. Аналіз можливостей використання інтелектуальних агентів в адаптивній системі електронного навчання. Педагогічні науки: теорія та практика. 2021. № 4. С. 295–302. Режим доступу: https://doi.org/10.26661/2786-5622-2021-4-44
14. Лопатто І. Ю., Говорущенко Т. О., Капустян М. В. Інтелектуальний агент верифікації врахування інформації предметної галузі в процесі розроблення програмних систем. Вісник Хмельницького національного університету. 2022. № 1. С. 116–119. URL: http://journals.khnu.km.ua/vestnik/?p=12131
15. Маринов А. В., Круглик В. С. Використання інтелектуальних програмних агентів для створення адаптивного середовища електронного навчання на базі lms moodle. Міжнародна науково-практична конференція «Цифрова трансформація та диджитал технології для сталого розвитку всіх галузей сучасної освіти, науки і практики». Zbiór prac_Tom 2. 2023. С. 306–308. URL: https://repo.btu.kharkov.ua/bitstream/123456789/29446/1/zbior_prac_tom_2__26012023-306-308.pdf
16. Noulamo T., Djimeli-Tsajio A., Kameugne R., Lienou, J. A Generic Intelligent Agent Design Approach Based on Artificial Neural Networks. World Journal of Engineering and Technology. 2023. № 11. С. 682–697. URL: 10.4236/wjet.2023.114046
17. Christie, S.H., Chopra, A. K., Singh, M. P. Mandrake: Multiagent Systems as a Basis for Programming Fault-Tolerant Decentralized Applications. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 2022. № 36, A. № 16. DOI: https://doi.org/10.1007/s10458-021-09540-8
18. Latham N. Types of intelligent agent, 2024. URL: https://www.probecx.com/en-au/blog/types-of-intelligent-agent
19. Intelligent Agent, 2023. URL: https://www.larksuite.com/en_us/topics/ai-glossary/intelligent-agent
20. Harjyot K. What are AI Agents: Types, Benefits, Applications, and Examples. 2024. URL: https://www.signitysolutions.com/blog/ai-agents
21. Hiren Dhaduk. What is an AI Agent? Characteristics, Advantages, Challenges, Applications. 2023. URL: https://www.simform.com/blog/ai-agent/
22. Крихівський М. В., Крихівська С. М. Проблеми людино-машинної взаємодії в контексті штучного інтелекту. Збірник тез доповідей науково-практичної конференції «Інформаційні технології в освіті, техніці та промисловості». 2024. С. 176–177. URL: https://stlnau.in.ua/samoosvita/item/2024/iit241010.pdf

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
ISSN 



