Представление знаний в системах искусственного интеллекта на основе принципов онтонейроморфогенеза и мультиагентного моделирования

В статье рассматривается формат представления знаний в интеллектуальных системах принятия решений на основе моделирования процессов самоорганизации т.н. мультиагентных рекурсивных когнитивных архитектур (МуРКА), способных к обучению. Разработаны и реализованы элементы самоорганизующейся МуРКА, позволяющие добиться самостоятельного поведения целенаправленных агентов, обеспечивающего заключение контрактов на обмен энергией и информацией, архитектура целенаправленного агента, программная инфраструктура создания и редактирования агентов.