intellectual agent

Досліджено проблему автоматизованого керування в умовах невизначеності математичної моделі системи. Запропоновано структуру системи керування на основі моделі інтелектуального агента з нечіткою логікою. Вироблення керуючих дій виконано з урахуванням експертних знань про систему, сформульованих у вигляді правил нечіткого логічного виведення рішень. Розроблено алгоритмічне та програмне забез- печення системи керування з нечіткою логікою.

The key terms and basic concepts of the agent are analyzed. The structured general classification of agents according to the representation of the model of the external environment, by the type of processing information and by the functions performed is given. The classification of artificial agents (intellectual, reflex, impulsive, trophic) also is s analyzed. The necessary conditions for the implementation of a certain behavior by the agent are given, as well as the scheme of functioning of the intelligent agent.

In this paper the important problem of ontology clustering is considered with the purpose of optimization of intelligent data processing in conditions of uncertainty caused by inaccuracy or incompleteness of data in the subject area. The clustering of ontologies is the process of automatic splitting of a set of ontologies into groups (clusters) based on their similarity degree.