ВВЕДЕНИЕ
1. ВЫБОР ПРИНЦИПОВ ОРГАНИЗАЦИИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПЛАНИРОВАНИЯ ДЕЙСТВИЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ
1.1. Назначение и функции интеллектуальных агентов.
1.2. Описание знаний интеллектуальных агентов.
1.3. Задача планирования действий интеллектуального агента.
1.3.1. Среда функционирования интеллектуальных агентов и ее основные
характеристики
1.3.2. Постановка задачи планирования интеллектуальных агентов.
1.3.3. История исследований и текуиее состояние.
1.4. Анализ перспектив развития и выбор принципов орга излции экспертных систем для оптимизации планирования действий интеллектуальных агентов
1.4.1. Особенности разработки и применения экспертных систем.
1.4.2. Использование искусственных нейронных сетей в экспертных системах
1.5. Постановка задачи диссертационной работы
2. ФОРМИРОВАНИЕ КЛАССА ПЕРСПЕКТИВНЫХ СТРАТЕГИЙ ПЛАНИРОВАНИЯ ДЕЙСТВИЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ
2.1. Представление алгоритмов нелинейного планирования в пространстве
состояний.
2.2. Обобщенный алгоритм нелинейного планирования в пространстве
состояний.
2.2.1. Конструктор решений.
2.2.2. Уточнение частичного плана
2.2.3. Проверка состоятельности модифицированного плана
2.2.4. Оптимизация уточненного тана
2.3. Анализ особенностей реализаций нелинейных систем планирования и их
представление через обобщенный алгоритм планирования
2.3.1. Алгоритм ИОИЫИ,.
2.3.2. Алгоритм Т1УЕА К
2.3.3. Алгоритм 5М.Р.
2.3.4. Алгоритм А
2.3.5. Формирование базиса класса нелинейных систем планирования.
2.4. Выводы.
3. АНАЛИЗ КРИТЕРИЕВ ОПТИМИЗАЦИИ ПЛАНИРОВАНИЯ ДЕЙСТВИЙ.
3.1. Анализ известных подходов к оптимизации планирования действий
3.2. Анализ показателей производительности алгоритмов планирования
3.2.1. Универсальные показатели производительности.
3.2.2. Оценка специфических особенностей алгоритмов планирования.
3.3. Параметризация предметной области
3.4. Характеристики задачи планирования.
3.5. Экспериментальный анализ производительности сравниваемых
алгоритмов
3.6. Выбор алгоритма планирования с позиций теории исследования
операций
3.7. Формирование критериев эффективности алгоритма.
3.8. Концепция системы выбора оптимального алгоритма.
3.9. Выводы
4. АПРИОРНЫЙ ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОГО АЛГОРИТМА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПЛАНИРОВАНИЯ .
4.1. Анализ задачи априорного выбора.
4.2. Критерий отбора доступной информации
4.3. Оценка значения критерия эффективности
4.4. Построение канонических регрессжлшых моделей
4.5. Применение средств анализа данных на основе искусственных
нейронных сетей
4.6. Использование регрессионных моделей для выбора оптимллыюго
алгоритма
4.7. Выводы
5. ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ВЫБОРА ОПТИМАЛЬНОГО АЛГОРИТМА ПЛАНИРОВАНИЯ И ЕЕ ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ
5.1. Примененимость выбора оптимального алгоритма в прикладных
системах.
5.2. Анализ требований к системе выбора оптимального алгоритма
планирования
5.3. Особенности практической реализации
5.4. Использование системы выбора алгоритма планирования для
управления комплексной вычислительной средой.
5.4.1. Зада ча управления комплексной вы числительной средой.
5.4.2. Моделирование предметной области
5.4.3. Архитектура системы управления вычислительной средой
5.4.4. Оценка эффективности
5.5. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. АКТ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИИ В КОРПОРАЦИИ XX
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. АКТ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИИ В КОРПОРАЦИИ
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. АКТ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИИ В САНКТПЕТЕРБУРГСКОМ ГОСУДАРСТВЕННОМ ПОЛИТЕХНИЧЕСКОМ УНИВЕРСИТЕТЕ .
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Київ+380960830922