DOI: 10.25136/2644-5522.2019.1.23527

Аннотация: Предметом исследования являются задача группового управления автономными агентами в динамичной мультиагентной системе и самообучение модели управления. Автор подробно рассматривает такие аспекты проблемы как групповое взаимодействие, на примере наиболее эффективных алгоритмов групповго управления, таких как SWARM, муравьиный алгоритм, пчелиный алгоритм, алгоритм светлячков и алгоритм движения косяка рыб, и обучение искусственной нейронной сети, посредством применения обучения с подкреплением. Проведено сравнение различных алгоритмов поиска оптимального пути. Сравнение было проведено на основе игровой среды "Battlecode", динамично формирующей новую карту для нового раунда, что обеспечило качество сравнения рассмотренных алгоритмов. Автор использует статистические методы анализа данных, выделение и анализ качественных признаков, методы прогнозирования, метод моделирования, метод классификации. Автор показывет, что Q-обучение увеличивает свою эффективность, при замене табличного представления Q-функции на нейронную сеть. Проведенная работа доказывает эффективность пчелиного алгоритма в решении задачи исследования и патрулирования местности. При этом алгоритм поиска пути А* оказывается значительно более гибким и эффективным, чем алгоритм Дейкстры.

DOI: 10.7256/2306-4196.2016.4.20162

Аннотация: Предметом исследования являются проблемы информационной безопасности, а также формирования конкурентной стратегии на рынке нефтепродуктов для нефтегазовых компаний, и применению для их решения методов теории игр. Особое внимание уделяется вопросам обеспечения информационной безопасности, объясняется роль стратегического взаимодействия при планировании и формировании конкурентной стратегии компании, после чего для каждой из проблем автор вводит аппарат теории игр в виде целевой функции, с заданием платежной матрицы, которая при накоплении фактической базы позволит провести симуляционное моделирование. В качестве методологии выбран аппарат теории игр, в частности игры с постоянной суммой, кооперативные игры класс игр с неполной информацией. Основными выводами проведенного исследования являются установленная возможность использования методов теории игр для решения специфических проблем предприятий нефтегазовой отрасли. Предложение целевой функции для заполнения платежной матрицы для каждой из проблем. Установление направления для перспективных исследований в данной области с использованием теории игр и симуляционного моделирования.