Изучение эффективности эволюционных алгоритмов машинного обучения на примере адаптивного поведения интеллектуальных агентов в замкнутой среде
Алгоритмизация адаптивного искусственного интеллекта в мультиагентных играх. Моделирование конкурентной среды интеллектуальных агентов. Исследование эффективности алгоритмов в колониях DT, ABC и в нейронной сети, обучаемой генетическим алгоритмом.
Подобные документы
Анализ методов планирования поведения интеллектуальных агентов и подходов по созданию многоагентных систем. Разработка методики оценки эффективности использования интеллектуальной автоматизированной системы обработки информации в обучающей системе.
автореферат, добавлен 02.07.2018Рассмотрение характеристики мультиагентных систем. Описание методики и способов взаимодействия их агентов. Установление связи между понятиями, используемыми в теории интеллектуальных систем и терминами объектно-ориентированного программирования.
статья, добавлен 11.04.2016Построение и исследование биологически инспирированной компьютерной модели автономных агентов с потребностями питания, размножения, безопасности. Модель эволюции популяции самообучающихся агентов. Возможность формирования естественного поведения агентов.
статья, добавлен 18.01.2018Анализ вопросов управления работой команды интеллектуальных агентов. Подход к обеспечению работы команды агентов в условиях временных ограничений (в реальном времени), основанный на комбинировании моделей приближенных вычислений и anytime-алгоритмов.
статья, добавлен 16.01.2018Исследование алгоритмов принятия оперативных решений. Анализ и предсказание поведения юнитов в стратегических компьютерных играх. Использование лингвистических значений критериальных показателей качества интеллектуальных агентов при постройке базы.
статья, добавлен 27.02.2019Задачи для определения оптимальной модели нейронной сети. Характеристика общей модели нейронной сети. Сравнение различных алгоритмов поиска оптимального пути. Эффективность пчелиного алгоритма в решении задачи исследования и патрулирования местности.
статья, добавлен 08.03.2019Персонализация окружающих устройств в форме компьютерного обучения. Оптимизаторы на основе эволюционных алгоритмов. Анализ исследования пригодности эволюционных алгоритмов для "окружающего интеллекта". Способы создания кооперации между устройствами.
статья, добавлен 12.01.2018Понятие интеллектуальных информационных систем, их основные функции, цели и задачи. Характеристика и свойства некоторых систем искусственного интеллекта: на основе нейрокомпьютерных технологий, на основе генетических алгоритмов и на базе нечеткой логики.
лекция, добавлен 13.08.2013Рассматриваются алгоритмы обучения нейронной сети: градиентный спуск с постоянным шагом и метод сопряженных градиентов (алгоритм Флетчера-Ривса). Расчет значения минимизируемой целевой функции ошибки полученной на тестовой выборке после обучения.
статья, добавлен 29.04.2018Исследование целевой функции в задачах обучения искусственных нейронных сетей. Сущность итерационного процесса корректировки весовых коэффициентов. Особенность зависимости ошибки учебы от количества эпох для гибридного метода и адаптивного алгоритма.
статья, добавлен 30.05.2017Рассмотрение особенностей проектирования систем искусственного интеллекта. Прямая и обратная цепочки логических рассуждений. Определение основных фактов, имеющих отношение к целям изучения процессов. Создание интеллектуальных агентов и сред любого типа.
лекция, добавлен 28.03.2020Проблема верификации динамических свойств мультиагентных систем, состоящих из интеллектуальных агентов, которые взаимодействуют через вероятностные каналы связи. Динамические свойства (поведения) МАС, описываемые формулами пропозициональной логики.
статья, добавлен 28.10.2018Анализ основных подходов к исследованию бот-сетей и механизмов защиты от них, основанных на их представлении в виде команд интеллектуальных агентов и применении методов агентно-ориентированного моделирования. Анализ формальной модели бот-сетей и защиты.
статья, добавлен 18.01.2018Анализ основных направлений, в которых ведутся исследования автономных когнитивных агентов. Изучение взаимодействия между обучением и эволюционной оптимизацией в популяции простых агентов. Роевой интеллект агентов, оптимизирующих маршруты автомобилей.
статья, добавлен 17.01.2018Изучение сложности верификации динамических свойств мультиагентных систем, состоящих из вероятностных интеллектуальных агентов. Вероятностные мультиагентные системы, их множества. Каналы связи и передача сообщений. Вероятностные логические программы.
статья, добавлен 19.01.2018Анализ моделей адаптивного поведения. Модель эволюционного возникновения коммуникаций в коллективе роботов. Бионическая модель поискового адаптивного поведения. Основные принципы построения модели адаптивного поведения системы на базе нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Расширение методологии проектирования интеллектуальных программных агентов для крупномасштабных гетерогенных сетей. Методика заполнения параметрического пространства расширенной объектно-ориентированной модели интеллектуального программного агента.
статья, добавлен 06.05.2018Общее описание нейронных сетей, однослойные и многослойные сети. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Проблема функции "исключающее или". Исследование представляемости однослойной и двухслойной нейронной сети, релаксация стимула.
курсовая работа, добавлен 26.06.2011Понятие интеллектуального агента (ИА) как одного из основных в области искусственного интеллекта (ИИ). Место и значение исследований систем взаимодействующих ИА, называемых многоагентными системами. Обучающиеся автономные интеллектуальные агенты.
статья, добавлен 28.05.2017Определение алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.
статья, добавлен 29.05.2017- 21. Методы взаимодействия и координации в мультиагентных системах на основе нечеткой логики высшего типа
Разработка динамической архитектуры мультиагентных систем на основе нечеткой логики высшего типа, позволяющая более информативно представить степень неопределенности системы нечетких правил при спецификации поведения интеллектуальных агентов и систем.
статья, добавлен 28.02.2016 Описание существующих видов нейронных сетей. Выявление их достоинств и недостатков. Основные возможности программного продукта Matlab. Моделирование и обучение нейронной сети на основе созданных дескрипторов для каждого символа английского алфавита.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018- 23. Использование алгоритмов ассоциации в интеллектуальных системах обработки телеметрической информации
Оценка целесообразности использования алгоритмов ассоциации для анализа телеметрической информации. Использование эффективности модифицированного варианта алгоритмов Apriori и PredictiveApriori для выделения различных участков телеметрической информации.
доклад, добавлен 16.01.2018 Изучение подходов к нормализации обучающего множества нейронной сети. Анализ существующих методов обучения нейронной сети Кохонена, их основные в преимущества и недостатки. Разработка нового конструктивного метода обучения на основе нейтронной сети.
статья, добавлен 26.04.2019Изучение современных алгоритмов обнаружения и распознавания лиц на изображении для разработки приложения микро-сервиса для распознавания личности на основе фотографии лица с использованием алгоритмов машинного обучения. Описание процесса разработки.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019