Штучний інтелект

Анотація: У статті розглянуто диференційні моделі оптимізації поведінки та стратегій інтелектуальних агентів, які функціонують у динамічному середовищі з невизначеністю. Дослідження зосереджено на математичному поданні динаміки станів, побудові механізмів оптимізації та розробці адаптивних стратегій прийняття рішень в умовах неповної або стохастичної інформації. Запропонований підхід ґрунтується на поєднанні диференціальних рівнянь, теорії керування та методів стохастичної оптимізації. Результати показують, що диференційні моделі забезпечують формальний апарат для аналізу стійкості, адаптивності та ефективності інтелектуальних агентів, дозволяючи визначати оптимальні стратегії у складних невизначених системах. Робота робить внесок у розвиток теоретичних засад проєктування інтелектуальних систем із високою надійністю та ефективністю у динамічних середовищах невизначеності.

Ключові слова: інтелектуальні агенти, диференційні моделі, оптимізаційні стратегії, динамічні системи, невизначеність, прийняття рішень, адаптивне керування, стохастичні процеси.

Посилання:

1. Стратегія розвитку штучного інтелекту в Україні. За загальною редакцією А. І. Шевченка. Видавництво «Торпеда». Київ – 2023 р. С 306.
2. Стасюк О. І. Принципи відображення іннова-ційних моделей штучного інтелекту в інтелекту-альних комп’ютерних мережах оптимізації функціонування енергетичних систем. Штучний інтелект. Національна академія наук України, Інститут проблем штучного інтелекту МОН України і НАН України. 2024, № 1, стр. 18-30. https://doi.org/10.15407/jai2024.01.018
3. Стасюк О. І., Гончарова Л. Л., Грищук Р. В. Математичні моделі визначення оптимальної стратегії кібербезпеки інтелектуальних комп’ютерних мереж дистанції електропостачання залізниць. Штучний інтелект. Національна академія наук України, Інститут проблем штучного інтелекту МОН України і НАН України. 2024, № 2, стр. 20-30. https://doi.org/10.15407/jai2024.02.020
4. Стасюк О. І., Гончарова Л. Л. Математичні інноваційно-пізнавальні моделі штучного інтелекту на основі теорії диференційних перетворень. Штучний інтелект. Національна академія наук України, Інститут проблем штучного інтелекту МОН України і НАН України. 2024, № 3, стр. 10-31. https://doi.org/10.15407/jai2024.03.010
5. Стасюк О. І., Гончарова Л. Л. Диференційні моделі, інтегровані у стратегії оптимізації інформаційного контенту середовища з випадковістю ШІ-систем. Штучний інтелект. Національна академія наук України, Інститут проблем штучного інтелекту МОН України і НАН України. 2025, № 1, стр. 45-59. https://doi.org/10.15407/jai2025.01.045
6. Стасюк О. І., Гончарова Л. Л. Диференційні моделі відображення оптимізації архітектури та режимів стану ЩІ-мереж. Штучний інтелект. Національна академія наук України, Інститут проблем штучного інтелекту МОН України і НАН України. 2025, № 2, стр. 18-31. https://doi.org/10.15407/jai2025.02.018
7. Sopel, M., Stasyuk, O., Kuznetsov, V., Goncharova, L., Hubskyi, P. Regina computer system for intelligent monitoring, diagnostics, and management of railway power supply systems Diagnostykathis link is disabled, 2021, 22(4), стр. 77–88. (Scopus) (Q3). https://www.ceeol.com/search/articledetail?id=1119979, DOI: 10.29354/diag/143556
8. Stasiuk, A., Kuznetsov, V., Goncharova,L., Hubskyi, P. Models of the computer intellectualization optimal strategy of the power supply fast-flowing technological processes of the railways traction substations. Communications – Scientific Letters of the University of Zilina, 2021, 23(2), стр.C30–C36. (Scopus) (Q3). http://komunikacie.uniza.sk/index.php/communications/article/view/1680 DOI: 10.26552/com.C.2021.2.C30-C36
9. Stasiuk O.I., Goncharova L.L. Mathematical Models and Methods for Analyzing Computer Control Networks of Railway Power Supply. New Means Cybernetics, Informatics, Computers Engineering and Systems Analysis. Springer Science+Business Media New York 2018. Volume 54, Issue 1, February 2018, Pages 165-172. (Scopus) (Q3). https://link.springer.com/article/10.1007/s10559-018-0017-0, DOI: 10.1007/s10559-018-0017-0
10. Stasiuk A.I., Hryshchuk, R.V., Goncharova L.L.Mathematical differential models and methods for assessing the cybersecurity of computer networks intelligent control of technological processes of railway power supply. New Means Cybernetics, Informatics, Computers Engineering and Systems Analysis. Springer Science+Business Media New York 2018. Volume 54, Issue 4, February 2018, Pages 671-68. (Scopus) (Q3). https://link.springer.com/article/10.1007/s10559-018-0068-2, DOI: 10.1007/s10559-018-0068-2
11. Stasiuk A.I., Hryshchuk, R. V., Goncharova L. L. A Mathematical Cybersecurity Model of a Computer Network for the Control of Power Supply of Traction Substations. Cybernetics and Systems Analysis. Springer Science+Business Media New York Volume 53, Issue 3, May 2017, Pages 476-484. https://link.springer.com/article/10.1007/s10559-017-9949-z, DOI: 10.1007/s10559-017-9949-z
12. Stasyuk, A.I., Lidiya L.L, Goncharova, Mathematical models and methods of the analysis of computer networks of control of power supply of railways traction substations L.L. Journal of Automation and Information Sciencesthis link is disabled, 2017, 49(2), стр. 50–60. http://www.dl.begellhouse.com/journals/2b6239406278e43e,5bdc44c95254b2ed,779791cb12ca6912.html DOI: 10.1615/JAutomatInfScien.v49.i2.50
13. Alexander I. Stasiuk, Lidiya L.Goncharova Mathematical Models and Methods of Formation of Intelligent Computer Networks forControl of Power Supply and Optimization of PowerConsumption of Railways. Journal of Automation and Information Sciences. Begell House Inc. (США), New-York, Connecticut. Volume 50, 2018 Issue 8 , pages 50-65. SCOPUS, Web of Science, ISI, INIS Atomindex,io-port.net. http://www.dl.begellhouse.com/journals/2b6239406278e43e,2ec3cf2b062398ac,5e87262e3b8eefd4.htm, DOI: 10.1615/JAutomatInfScien.v50.i8.50
14. Pukhov G.E., Taylor transformations and theirapplication in electrical engineering and electronics [in Russian], Naukova dumka, Kiev, 1978.