1. SISN
  2. Всі випуски
  3. Випуск 10, 2021
  4. Аналіз штучних інтелектуальних агентів для систем електронного навчання

Аналіз штучних інтелектуальних агентів для систем електронного навчання

SISN.
2021;
Випуск 10
: cc. 41 - 57
https://doi.org/10.23939/sisn2021.10.041
Автори:
  1. Валентина Юнчик
  2. Наталія Кунанець
  3. Володимир Пасічник
  4. Анатолій Федонюк
1
Волинський національний університет імені Лесі Українки
2
Національний університет «Львівська політехніка»
3
Національний університет «Львівська політехніка»
4
Волинський національний університет імені Лесі Українки

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. Наведено функціональну схему агента, що навчається і працює порівняно незалежно, демонструючи гнучку поведінку. Показано, що функціональна схема реактивного агента зумовлює залежність від середовища. Детально описано властивості інтелектуального агента та подано структурну схему. Розглянуто різні варіанти архітектур агентів, зокрема архітектури агентів на основі нейромереж. Продемонстровано організацію взаємодії рівнів у багаторівневій архітектурі агента. Значну увагу приділено Will-архітектурі та InteRRaP-архітектурі агентів. Розглянуто багато- рівневу архітектуру для автономного агента машини Тьюринга.

агент
інтелектуальний агент
класифікація агентів
багаторівнева архітектура
  1. Barbuceanu M., Fox M. (1996). Capturing and Modeling Coordination Knowledge for Multi-Agent Systems. International Journal on Intelligent and Cooperative Information Systems, 05 (02n03), 275–314. https://doi.org/10.1142/S0218843096000117.
  2. Karthik D. (2011). Suituation based intelligence routing in wireless sensor network. International Conference on Computational Intelligence and Computing Research. URL: http://www.itfrindia.org/ICCIC/Vol2/447ICCIC.pdf.
  3. Khomyak M., Fedonuyk A., Yatsyuk S., Yunchyk V. (2021) Cognitive modeling of the learning process of training IT specialists. 3rd International Workshop on Modern Machine Learning Technologies and Data Science CEUR Workshop Proceedings, 2917, 141–150. URL: http://ceur-ws.org/Vol-2917/paper13.pdf.
  4. Hayes-Roth B. (1995). An Architecture for Adaptive Intelligent Systems. Artificial Intelligence. 72, 329— 365. https://doi.org/10.1016/0004-3702(94)00004-K.
  5. Maes P. (1995). Artificial Life Meets Entertainment: Lifelike Autonomous Agents. Communication of the ACM, 38(11), 108–114. https://doi.org/10.1145/219717.219808.
  6. Fedonuyk A., Yunchyk V., Yatsyuk S., Cheprasova T. (2020) The Models of Data and Knowledge Representation in Educational System of Mathematical Training of IT-specialists. IEEE 15th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, 2, 269–272. DOI: 10.1109/ CSIT49958.2020.9321899.
  7. Бойко Р. О., Ук Д. Д. (2015). Поняття та властивості агента в багатоагентних інформаційних системах. Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем управління організаційно-технічними та технологічними комплексами: матеріали ІІ Міжнар. наук.-техн. конференції, 136–137. URL: http://dspace.nuft.edu.ua/jspui/handle/123456789/23854.
  8. Вовнянка Р. В. (2017). Методи та засоби планування дій спеціалізованих інтелектуальних агентів на основі онтологічного підходу: дис. ... канд. техн. наук: 01.05.03 — математичне та програмне забезпечення обчислювальних машин і систем. Львів, 230 с. URL: https://lpnu.ua/sites/default/files/2020/dissertation/1431/dysvovniankar....
  9. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. (2000). Базы знаний интеллектуальных систем. Санкт_Петербург: Питер. 384 с.
  10. Галушкин А. И. (2000). Теория нейронных сетей: учеб. пособ. для вузов. Москва: Радиотехника. 415 с.
  11. Городецкий В. И. (1996). Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы применения. Новости искусственного интеллекта, 1, 44–59. URL: http://raai.org/library/ainews/getainews.php?1996.
  12. Горохов А. В. (2019). Основы системного анализа: учеб. пособ. для вузов. Москва: Юрайт. 140 с.
  13. Кандрашина Е. Ю., Литвинцева Л. В., Поспелов Д. А. (1988). Представление знаний о прос- транстве и времени в системах искусственного интеллекта. Москва: Наука. 328 с.
  14. Кицун Г. В. (2006). Архітектура інтелектуального агента. Вісник Національного університету «Львівська політехніка», 573, 96–103. URL: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/30105.
  15. Лисьев Г. А., Попова И. В., Лисьев Г. А. (2017). Технологии поддержки принятия решений: учеб. пособ. Москва: Флинта. 133 с.
  16. Лозинський А. Я., Теслюк В. М., Зелінський А. Я., Нарушинська О. О. (2017). Аналіз сучасного стану мультиагентних систем. Моделювання та інформаційні технології, 81, 156–166. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Mtit_2017_81_24.
  17. Нарожный А. В. (2013). Агентно-ориентированный подход к построению систем управления процессом обучения. Восточно-Европейский журнал передовых технологий, 5/3 (65), 20–23. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.18478.
  18. Рассел С., Норвиг П. (2007). Искусственный интеллект: современный подход. Пер. с англ. Москва: Вильямс. 1408 с.
  19. Романов В. П. (2003). Інтелектуальні інформаційні системи в економіці: навч. посіб. Москва. 496 c.
  20. Савенко О., Крищук А., Лисенко С. (2011). Діагностування комп’ютерних систем на наявність шкідливого програмного забезпечення на основі антивірусної мультиагентної системи. Вісник Національного університету «Львівська політехніка», 717, 147–152. URL: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/12229.
  21. Самодурова Д. А. (2019). Інтелектуальні агенти та мультиагентні системи у виробництві. Економічний вісник Донбасу, 2 (56), 179–186. DOI: 10.12958/1817-3772-2019-2(56)-179-186.
  22. Симоненко О. А., Уманец Я. Л., Романюк В. А., Сова О. Я. (2013). Аналіз можливостей використання інтелектуальних агентів для побудови системи управління вузлами радіомереж класу MANET. Збірник наукових праць ВІТІ НТУУ «КПІ», 1. URL: http://www.viti.edu.ua/files/zbk/2013/10_1_2013.pdf.
  23. Тарасов В. Б. (1998). Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте. Новости искусственного интеллекта, 3, 5–54. URL: http://masters.donntu.org/2009/fvti/zaytsev/library/book8/
  24. Тарасов В. Б. (2002). От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. Москва: Эдиториал УРСС. 352 с.
  25. Федорук П. І. (2004). Використання інтелектуальних агентів для інтенсифікації процесу навчання. Искусств. интеллект, 3, 379–384. URL: http://www.iai.dn.ua/public/JournalAI_2004_3/Razdel4/16_Fedoruk_.pdf.
  26. Федяев О. И., Жабская Т. Е., Грач Е. Г. (2006). Многоагентная модель процесса обучения студентов на кафедральном уровне. Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія «Проблеми моделювання та автоматизацыъ проектування динамычних систем», 5(116), 105–116. URL: http://ea.donntu.edu.ua/bitstream/123456789/5815/1/11.pdf.
  27. Швецов А. Н., Ржеуцкая С. Ю., Сергушичева А. П., Суконщиков А. А. Архитектура интеллектуального агентно-ориентированного учебного комплекса для подготовки специалистов техни- ческого профиля. Открытое образование, 22 (3), 14–24. DOI: http://dx.doi.org/10.21686/1818-4243-2018-3-14-24.