ГІБРИДНИЙ МУЛЬТИАГЕНТНИЙ МЕТОД ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ НЕЧІТКИХ КОМП'ЮТЕРНИХ СИСТЕМ - Козлов , Олексій; Кондратенко, Юрій; Скакодуб, Олександр (Управління розвитком складних систем, 2022)
Останнім часом інтелектуальні комп’ютерні системи на основі нечіткої логіки та м’яких обчислень доволі ефективно застосовуються для розв’язання широкого спектру складних прикладних задач в різних сферах людської діяльності. Одним із перспективних напрямів сучасних досліджень в галузі штучного інтелекту є створення та апробація біоінспірованих мультиагентних та еволюційних методів синтезу й оптимізації нечітких систем автоматичного керування (САК) і систем підтримки прийняття рішень (СППР). Пропонована робота присвячена розробці та дослідженню мультиагентного методу параметричної оптимізації нечітких систем (НС) на основі гібридних покращених алгоритмів сірих вовків. Запропонований метод дає змогу більш ефективно проводити оптимізацію параметрів нечітких комп’ютерних систем порівняно з базовим і покращеним методами сірих вовків. У цьому методі використовуються стратегії групового полювання і розмірного полювання на основі навчання, а також стратегія локального пошуку на основі алгоритмів градієнтного спуску та розширеного фільтра Калмана, що дає змогу суттєво зменшувати обчислювальні витрати і збільшувати швидкість збіжності до оптимальних рішень при оптимізації параметрів досить складних нечітких систем. Для дослідження ефективності розробленого гібридного мультиагентного методу в роботі проведено синтез та параметричну оптимізацію нечіткої системи управління польотом безпілотного літального апарата (БПЛА). Зокрема, виконано оптимізацію векторів нормуючих коефіцієнтів, регульованих параметрів лінгвістичних термів (ЛТ) та вагових коефіцієнтів консеквентів правил бази правил (БП) для контролера висоти польоту нечіткої САК БПЛА. Отримані результати порівняльного аналізу підтверджують суттєві переваги розробленого гібридного мультиагентного методу параметричної оптимізації, а також доцільність його застосування для синтезу різнотипових САК та СППР на базі нечіткої логіки.