Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
5 results
Search Results
Item Ігровий метод формування коаліцій в мультиагентних системах(Видавництво Львівської політехніки, 2018-02-26) Кравець, П. О.; Національний університет “Львівська політехніка”Запропоновано ігровий метод формування коаліцій у мультиагентних системах. Розроблено адаптивний алгоритм для розв’язування стохастичної гри. Виконано комп’ютерне моделювання стохастичної гри. Вивчено вплив параметрів на збіжність ігрового методу формування коаліцій. Проаналізовано отримані результати.Item Мультиагентна система керування фондовим ринком(Видавництво Львівської політехніки, 2010) Кравець, П. О.; Гузар, В. В.Досліджується проблема використання мультиагентного підходу для прийняття рішень у сфері проведення торгів на ринку цінних паперів та інвестицій. Проведено системний аналіз досліджуваної проблемної області. Побудовано діаграми потоків даних для процесів, що відбувається на фондовому ринку. Визначено основні завдання, які потрібно вирішити в процесі створення мультиагентної системи та побудовано відповідну ієрархію задач. Запропоновано ігрову модель збалансованого керування фондовим ринком. The issue under investigation is the problem of using multiagent approach for decision-making in bidding on the stock market and investment. The system analysis was conducted to investigate the problem area. Data flow diagrams for the processes taking place in the stock market were built. The main aims and the object matter which must be solved in the process of creating multiagent system were determined and the corresponding hierarchy of problems was constructed. The game model for the balanced management of the share market is offered.Item Заохочувальне навчання мультиагентних систем(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Кравець, П. О.Розглянуто проблему заохочувального навчання мультиагентних систем в ігровому формулюванні. Побудовано марківську модель стохастичної гри, сформульовано критерії ігрового навчання, описано Q-метод та відповідний алгоритм розв’язування стохастичної гри, проаналізовано результати комп’ютерної реалізації Q-методу. The problem of reinforcement learning of multiagent systems in the game formulation is considered. The Markovian model of stochastic game is constructed, criteria of game learning are formulated, the Q-method and corresponding algorithm of the stochastic game solving are described, results of computer realisation of a Q-method are analysed.Item Динамічна координація стратегій мультиагентних систем(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Кравець, П. О.Розв’язано задачу динамічної координації стратегій мультиагентних систем в умовах невизначеності на основі моделі стохастичної гри. Динамічна координація полягає у навчанні системи генерувати просторово-розподілені періодичні сигнали. Побудовано модель стохастичної гри, визначено критерії динамічної координації стратегій гравців, розроблено рекурентний метод, алгоритмічне та програмне забезпечення розв’язування стохастичної гри. The problem of dynamic coordination of strategies of multiagent systems in the conditions of uncertainty on the basis of stochastic game model is solved. Dynamic coordination consists in system learning to generate the spatially-distributed periodic signals. The model of stochastic game is constructed, criteria of dynamic coordination of strategies are defined, a recurrent method, algorithmic and software support for the stochastic game solving are developed.Item Програмні інструментальні засоби ігрового моделювання мультиагентних систем(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2009) Кравець, П. О.; Полівенко, Д. В.Описується розроблений інструментальний програмний засіб, призначений для дослідження методів прийняття рішення в мультиагентних системах. Моделювання мультиагентних систем базується на методах теорії ігор, які дозволяють визначити структуру гри, умови взаємодії між гравцями, функції винагород. This paper describes the developed program tool which is intended for research of decision making methods in the myltiagent systems. Multiagent system which are modeled in this work are based on the game theory methods,which define a structure of game, terms of cooperation between players,functions of rewards.