д-р техн. наук, проф.
г. Махачкала
Makhachkala
канд. физ.-мат. наук, ст. науч. сотр.
с. Веськово, Ярославская обл.
г. Москва
Veskovo
Moscow
Обоснована целесообразность организации мотивационного поведения автономных интеллектуальных мобильных систем, ориентированных на решение различных сложных задач в нестабильных априори неописанных проблемных средах. Такая необходимость обусловлена тем, что данный вид целенаправленного поведения позволяет различным по назначению интеллектуальным системам обеспечить безопасную и результативную целенаправленную деятельность в нестабильных условиях функционирования.Предложена модель представления знаний автономных интеллектуальных мобильных систем безотносительно к конкретной предметной области, построенная на основе активных нечетких семантических сетей. Вершины в таких сетях помечаются слотами, обладающими множеством характеристик, которые позволяют в процессе целенаправленной деятельности осуществлять пометку активных вершин объектами и происходящими в проблемной среде событиями, удовлетворяющими их требованиям. Ребра в таких сетях помечаются обобщенными нечетко заданными значениями отношений, которые должны выполняться в проблемной среде между автономной интеллектуальной мобильной системой, различными объектами и происходящими в среде событиями. Данная модель формализованного представления различных ситуаций и подситуаций проблемной среды позволяет интеллектуальным системам адаптироваться к априори неописанным условиям функционирования и на этой основе автоматически планировать целенаправленную деятельность в условиях неопределенности.Для подсистемы самоорганизации и управления мотивационным поведением автономных интеллектуальных мобильных систем разработаны инструментальные средства идентификации возникающих в проблемной среде угроз безопасной и результативной деятельности. Построена оригинальная по содержанию обобщенная модель представления знаний продукционного типа безотносительно к конкретной предметной области, позволяющая интеллектуальным системам оперативно реагировать на возникающие в проблемной среде различного вида угрозы безопасности и сохранить на этой основе работоспособность в процессе выполнения сложных заданий в реальных проблемных средах.В заключении обозначен один из эффективных путей дальнейшего развития предложенного принципа организации безопасной и результативной деятельности автономных интеллектуальных мобильных систем, связанный с управлением их коллективной деятельностью в процессе выполнения сложного задания при спонтанно происходящих в проблемной среде изменениях, сопровождающихся возникновением в ней различного вида угроз, препятствующих их эффективному совместному функционированию.
The expediency of organizing the motivational behavior of autonomous intelligent mobile systems focused on solving various complex problems in unstable a priori undescribed problematic environments is substantiated. That need is due to the fact that this type of goal-seeking behavior allows intelligent systems of various purposes to ensure safe and efficient activity in unstable operating conditions. A model of knowledge representation of autonomous intelligent mobile systems is proposed without regard to a specific subject area and built on the basis of active fuzzy semantic networks. In such networks, vertices are labeled with slots that have many characteristics, which enables in the process of goal-seeking activity to label active vertices with objects and events occurring in the problematic environment that meet their requirements. Edges in such networks are labeled with generalized fuzzy values of corresponding conditions that must be met in a problematic environment between an autonomous intelligent mobile system, various objects, and occurring events. This model of a formalized description of various situations and subsituations of the problematic environment allows intelligent systems to adapt to a priori undescribed operating conditions and, on this basis, automatically plan goal-seeking activities under conditions of uncertainty. To control the motivational behavior and self-organization of autonomous intelligent mobile systems, tools have been developed intended to identify threats to productive activities that arise in a problematic environment. A generalized production-based model of knowledge representation has been built without regard to a specific subject area, which allows intelligent systems to quickly respond to various types of security threats that arise in a problematic environment and maintain operability in the process of performing complex tasks. In conclusion, one of the effective ways of further development of the proposed principle of organizing the safe and efficient operation of autonomous intelligent mobile systems is outlined, which is related to the management of their collective activities in the process of performing a complex task with changes occurring spontaneously in a problem environment, accompanied by the emergence of various types of threats in it that prevent their effective operation.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.