Комп'ютерні системи та мережі. – 2002. – № 463
Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/30562
Browse
2 results
Search Results
Item Моделі колективної поведінки вимірювальних агентів(Національний університет "Львівська політехніка" , кафедра "Електронні обчислювальні машини", 2002) Бочкарьов, О.Ю.; Голембо, В.А.Розглядаються підходи до вирішення проблеми моделювання розподілених вимірювально-обчислювальних систем з використанням сучасних досягнень теорії колективної поведінки. Наводиться постановка задачі розподілених вимірювань в термінаї теорії колективної поведінки. Розглядаються близькі за змістом до розподілених вимірювань моделі колективної поведінки та обговорюються їх недоліки. Запропоновано інтерполяційну та ентропійну моделі колективної поведінки вимірювальних агентів. Approaches to solving problems of modelling destributed measuring-processing systems using modern achievements of cooperative behaviour theory are considered. Problem of destributed measurements is stated in terms of cooperative behaviour theory. Cooperative behaviour models close to destributed measurements and their drawbacks are considered. Interpolational and entropic models of measurement agent cooperative behaviour are introduced.Item Вирішення задачі механічного врівноваження колективом мобільних агентів(Національний університет "Львівська політехніка" , кафедра "Електронні обчислювальні машини", 2002) Бочкарьов, О.Ю.Сформульована задача механічного врівноваження в рамках теорії колективної поведінки, зокрема наведена її змістовна інтерпретація та розглянуті різні варіанти задач. Розглянуті алгоритми врівноважуючих інтелектуальних агентів: централізований, випадковий, педантичний алгоритми, алгоритми на основі цілеспрямованих автоматів (learning automata) та алгоритми на основі навчання з підкріпленням (reinforcement learning). Обговорюються результати чисельного моделювання розглянутих алгоритмів та робляться висновки щодо підтвердження основних принципів теорії колективної поведінки. Problem of mechanical equilibrium in framework of cooperative behavior theory is stated including the problem practical meaning and problem types' discussions. Algorithms of balancing intelligent agents are considered including centralized, probabilistic, pedantic algorithms, algorithms based on learning automata and algorithms based on reinforcement learning. Results of these algorithms numerical simulation are considered. Correctness of basic principles of cooperative behavior theory is stated on the basis of simulation results.