Анализ многообразия архитектур и методов моделирования децентрализованных систем на основе агент-ориентированного подхода

В статье представлена методология построения искусственного интеллекта агентов и гибридных агент-ориентированных моделей с использованием нейронных сетей, позволяющих преодолеть недостатки известных методов математической формализации поведения агентов микроуровня. Авторами разработан детальный обзор обучающихся и не обучающихся агентов, описаны математически подходы к проектированию взаимоотношений агентов в сети и предложены классификаторы искусственного интеллекта. Данная работа может быть полезна при разработке оптимизационных моделей на основе методов имитационного компьютерного моделирования, нейронных сетей, а также при построении децентрализованных агент-ориентированных моделей социальных систем. Работа выполнена при финансовой поддержке РНФ, грант № 16-18-10296 «Разработка комплекса агент-ориентированных моделей, имитирующих социально-экономическую систему Евразийского континента, и детализированных до уровня отдельных индивидуумов».