Моделі реактивної адаптації агентів до контекстів невизначеності та зміни параметрів навколишнього середовища - Данілов, Сергій Юрійович (Управління розвитком складних систем, 2025)
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.