Эволюционный метод когнитивного развития обучающихся автономных агентов

Предложен эволюционный метод совершенствования системы искусственного интеллекта, работающей в автономном автоматическом режиме – агента. Агент предназначен для решения научных и инженерных задач, агент должен непрерывно самообучаться и самосовершенствоваться. В предлагаемом методе для этого используются законы эволюции – имитация “полового размножения”: агенты передают новые модернизированные ими программы агентам “следующего поколения”. Несколько “поколений” агентов создают многоагентную систему (МАС), состоящую из большого числа агентов – “родственников”, т.е. уже “популяцию” размножающихся агентов. Популяция эволюционирует благодаря росту “умственных способностей” агентов от поколения к поколению.