The problem of dynamic coordination of strategies of multiagent systems in the conditions of uncertainty on the basis of stochastic game model is solved. Dynamic coordination consists in system learning to generate the spatially-distributed periodic signals. The model of stochastic game is constructed, criteria of dynamic coordination of strategies are defined, a recurrent method, algorithmic and software support for the stochastic game solving are developed.
1. Поспелов Д.А. Многоагентные системы — настоящее и будущее / Д. А. Поспелов // Информационные технологии и вычислительные системы. — 1998. — № 1. — С. 14 — 21.
2. Городецкий В.И. Информационные технологии и многоагентные системы / В.И. Городецкий // Проблемы информатизации. — 1998. — Вып. 1. — С. 3 — 14.
3. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика / В.Б. Тарасов. — М.: Эдиториал УРСС, 2002. — 352 с.
4. Wooldridge M. An Introduction to Multiagent Systems / M. Wooldridge. — John Wiley & Sons, 2002. — 366 pp.
5. Fudenberg D. The Theory of Learning in Games / D. Fudenberg, D.K. Levine. — Cambridge, MA: MIT Press, 1998. — 292 pp.
6. Доманский В.К. Стохастические игры / В.К. Доманский // Математические вопросы кибернетики. — 1988. — № 1. — С. 26 — 49.
7. Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам: Пер. с англ. / Г. Хакен. — М.: КомКнига, 2005. — 248 с.
8. Назин А.В. Адаптивный выбор вариантов: Рекуррентные алгоритмы / А.В. Назин, А.С. Позняк. — М.: Наука, 1986. — 288 с.
9. Мулен Э. Теория игр с примерами из математической экономики / Э. Мулен. — М.: Мир, 1985. — 200 с.
10. Граничин О.Н. Введение в методы стохастической аппроксимации и оценивания: Учеб. пособие / О.Н. Граничин. — СПб.: Изд-во С.-Петербургского университета, 2003. — 131 с.