Аннотация:
В статье рассмотрены возможности применения эволюционного подхода для повышения эффективности реализации в нейронных сетях механизмов обучения и самообучения
при решении задач, основанных на мультиагентном представлении знаний. Коллективное
использование искусственных нейронных сетей в качестве нейросетевых агентов позволяет дополнительно распараллелить и распределить между локальными агентами процессы
решения сложных интеллектуальных задач. Описаны алгоритмы интегрированного эволюционного поиска весов связей для решения ряда задач обучения. Предложен генетический
алгоритм, генерирующий нейросетевые модели с оптимальной топологией. В представленном генетическом алгоритме каждая особь представляет отдельную нейронную сеть, а
популяция рассматривается как эволюционирующая многоагентная система, в которой
стратегия поведения каждого агента определяется соответствующей ему нейросетью.
Ключевые слова:система поддержки принятия решений, эволюционное моделирование,
генетический алгоритм, искусственные нейронные сети, мультиагентная система, нейросетевая модель, интеллектуальный агент.