Нечеткое управление гетерогенным мышлением агентов гибридной интеллектуальной многоагентной системы

Статья посвящена разработке подсистемы нечеткого вывода для управления агентом-фасилитатором (АФ) процессами коллективного гетерогенного мышления агентов гибридной интеллектуальной многоагентной системы. Она позволяет АФ организовать работу агентов системы в соответствии с моделью ромба группового принятия решений С. Кейнера. Модель редуцирует групповую динамику системы на три последовательные фазы: стадию дивергентного мышления, на которой вырабатываются альтернативные решения проблемы, стадию бурления, на которой АФ задействует методы, способствующие повышению «взаимопонимания» между агентами, и стадию конвергентного мышления, когда предложенные альтернативы классифицируются, ранжируются и дорабатываются для принятия согласованного решения. Благодаря данному механизму повышается релевантность системы практике коллективного решения проблем экспертами под руководством лица, принимающего решения, при посредничестве фасилитатора. В сочетании с гибридной компонентой интеллектуальной системы и многоагентным подходом, положенным в основу ее архитектуры, моделирование коллективного гетерогенного мышления обеспечивает ей возможность решать практические проблемы без существенного упрощения в условиях динамической среды, ограничивающей время на выработку и принятие решения.