Моделі реактивної адаптації агентів до контекстів невизначеності та зміни параметрів навколишнього середовища

Автор(и)

  • Сергій Юрійович Данілов Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0001-9111-9047

DOI:

https://doi.org/10.32347/2412-9933.2025.64.185-193

Ключові слова:

реактивна адаптація, агентна система, невизначеність, мультиагентна взаємодія, адаптивність, когнітивне управління, рефлексивна модель, цифрове середовище, стабільність

Анотація

Досліджено моделі реактивної адаптації агентів у динамічних середовищах, де невизначеність та мінливість параметрів вимагають миттєвого прийняття рішень за відсутності централізованого управління. Такі моделі є критично актуальними для цифрових систем, у яких швидкість реагування визначає ефективність управління, стабільність процесів та здатність системи до саморегуляції. Реактивні агенти сприймають зовнішні зміни через сенсорні підсистеми, аналізують відхилення поточних станів середовища та ініціюють адаптивні дії, спрямовані на локальну стабілізацію. Це дозволяє системі зберігати працездатність навіть за умов дефіциту даних або високої динаміки зовнішніх чинників. Реактивна модель передбачає кілька рівнів відповіді: від прямої автоматичної реакції до когнітивно-рефлексивної, що враховує попередній досвід. Для кількісної оцінки ефективності таких реакцій введено коефіцієнт Λ, який описує співвідношення між швидкістю реакції агента та інтенсивністю змін середовища. Це дає змогу оцінювати межі адаптивності системи та визначати зони її стабільного функціонування. Структурна типологія реактивних агентів класифікує їх за типами сенсорних зв’язків, архітектурою взаємодії, логікою вибору дій та рівнем самонавчання. Кожен агент функціонує у межах замкненого циклу «сприйняття – дія – навчання», забезпечуючи обмін інформацією між локальними вузлами системи. Додатково розглянуто особливості інтеграції реактивних агентів у багаторівневі організаційно-технологічні системи, зокрема у сферах управління будівництвом, логістики та цифрового девелопменту. Доведено, що застосування реактивних механізмів сприяє розвитку адаптивного управління, підвищує рівень автономності систем та забезпечує їхню стійкість до непередбачених змін. Реактивна адаптація розглядається як основа для формування інтелектуальних мультиагентних структур, здатних до гнучкої самоорганізації, децентралізованого прийняття рішень і побудови прогнозних сценаріїв. Такий підхід відкриває можливості для створення нових когнітивних архітектур управління, що поєднують реактивність, адаптивність та інтелектуальну стійкість у складних цифрових середовищах.

Біографія автора

Сергій Юрійович Данілов, Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ

Аспірант кафедри менеджменту в будівництві

Посилання

Mosaic Projects. (2024). Project Size and Categorisation – Guideline Updated. URL: https://mosaicprojects.wordpress.com/2024/07/01/project-size-and-categorization-guideline-updated/.

Wideman, R. M. (2001). Total Project Management of Complex Projects: Improving Performance with Modern Techniques. AEW Services. URL: https://www.researchgate.net/publication/228467516_Total_Project_Management_of_Complex_Projects_Improving_Performance_with_Modern_Techniques.

Pinto, M. B. (1990). Determinants of cross-functional cooperation in the project implementation process. Project Management Journal, 21(2), 13–20. URL: https://www.wcu.edu/pmi/1996/J91JUN13.PDF.

Maes, P. (1994). Modeling adaptive autonomous agents. Artificial Life IV: Proceedings of the Fourth International Workshop on the Synthesis and Simulation of Living Systems, 135–150. URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/280765.280886.

Wooldridge, M., & Jennings, N. (1995). Intelligent agents: theory and practice. The Knowledge Engineering Review, 10(2), 115–152. URL: https://doi.org/10.1017/S0269888900008122.

Jennings, N. R., & Wooldridge, M. (1995). Applications of intelligent agents. Agent Technology: Foundations, Applications, and Markets, 3–28. URL: https://www.jasss.org/2/3/sichman.html.

Müller, J. P., Pischel, M., & Thiel, M. (1995). Modeling reactive behaviour in vertically layered agent architectures. Intelligent Agents: Theories, Architectures, and Languages, 261–276. DOI: https://doi.org/10.1007/3-540-58855-8.

Homenko, Oleksandr, Petrenko, Наnna, Ryzhakova, Galyna, Chupryna, Yuriі, Malykhina, Oksana, Petrukha, Nina & Kushnir, Olesii. (2022). Modern tools and software products for the administration of construction organizations in the conditions of transformation of operational management systems. Management of Development of Complex Systems, 52, 113–125, dx.doi.org10.32347/2412-9933.2022.52.113-125.

Voitovych, V. A., & Chupryna, Yu. A. (2023). Optimization and control of the work program in the subsystem of financial management of a construction organization. Ways to Improve Building Efficiency, 1 (51), 129–142.

Nezamoddini, N., & Gholami, A. (2022). A survey of adaptive multi-agent networks and their applications in smart cities. Smart Cities, 5 (1), 318–347. URL: https://doi.org/10.3390/smartcities5010019.

Guessoum, Z. (2004). Adaptive agents and multiagent systems. IEEE Distributed Systems Online, 5 (7). DOI: https://doi.org/10.1109/DSO.2004.1342261.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-12-25

Як цитувати

Данілов, С. Ю. (2025). Моделі реактивної адаптації агентів до контекстів невизначеності та зміни параметрів навколишнього середовища. Управління розвитком складних систем, (64), 185–193. https://doi.org/10.32347/2412-9933.2025.64.185-193

Номер

Розділ

ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ