Многоагентный генетический алгоритм извлечения знаний

В работе рассмотрена одна из задач интеллектуального анализа данных – задача извлечения знаний. Актуальность решения поставленной задачи обусловлена отсутствием формализованных моделей исследуемых объектов и необходимостью получения априорных знаний о поступающих данных. Для решения поставленной проблемы эффективно используются нейросетевые технологии, методы эволюционного моделирования, генетические и другие популяционные алгоритмы. В статье приведены преимущества использования таких методов, а также предложены пути повышения их эффективности. Разработана исследовательская программная среда, реализующая предложенный многоагентный подход, и проведена серия вычислительных экспериментов.