інтелектуальний агент

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.

Проаналізовано ключові терміни та основні поняття агента. Наведено загальну класифікацію агентів, структуровану за представленням моделі зовнішнього середовища, за типом оброблення інформації та за виконуваними функціями. Аналогічно проаналізовано класифікацію штучних агентів (інтелектуальні, рефлекторні, імпульсивні, трофічні). Наведено необхідні умови реалізації агентом певної поведінки, а також схему функціонування інтелектуального агента. Зазначено рівні знань, що відіграють ключову роль в архітектурі агента.

Розглянуто актуальну проблему кластеризації онтологій для оптимізації операцій
інтелектуального опрацювання даних в умовах невизначеності, зумовленої неточністю
або неповнотою даних про предметну область. Кластеризація онтологій – це процес
автоматичного розділення множини онтологій на групи (кластери) на основі ступеня
їхньої подібності. Для розв’язування задачі кластеризації необхідно задати міри
близькості онтологій, вибрати або розробити алгоритм кластеризації та виконати
змістовну інтерпретацію результатів кластеризації.