News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesNews of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesИзвестия Кабардино-Балкарского научного центра РАН1991-66392949-194039143410.35330/1991-6639-2023-6-116-132-141IDMWRYSystem analysis, management and information processingСистемный анализ, управление и обработка информацииReview ArticleCooperative interaction of participants in a heterogeneous team of autonomous agents using neurocognitive models of coordinated behaviorКооперативное взаимодействие участников гетерогенного коллектива автономных агентов с использованием нейрокогнитивных моделей согласованного поведенияhttps://orcid.org/0000-0003-0924-0193BzhikhatlovK. Ch.БжихатловКантемир Чамалович
Russian Federation

канд. физ.-мат. наук, зав. лабораторией «Нейрокогнитивные автономные интеллектуальные системы»

Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Head of Laboratory "Neurocognitive Autonomous Intelligent Systems"

haosit13@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3394-7682PshenokovaI. A.ПшеноковаИнна Ауесовна
Russian Federation

канд. физ.-мат. наук

Candidate of Physical and Mathematical Sciences

pshenokova_inna@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2341-7960НагоеваОльга ВладимировнаNagoevaO. V.
Russian Federation

науч. сотр. отдела «Мультиагентные системы»

Researcher of the Department "Multiagent Systems"

nagoeva_o@mail.ruKabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesКабардино-Балкарский научный центр Российской академии наукInstitute of Computer Science and Problems of Regional Management – branch of Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesИнститут информатики и проблем регионального управления – филиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наукru2205202620236NO6 (2023)№6 (2023)13214105032026Copyright ©; 2026, Bzhikhatlov K.C., Pshenokova I.A., Nagoeva O.V.Copyright ©; 2026, Бжихатлов К.Ч., Пшенокова И.А., Нагоева О.В.2026Bzhikhatlov K.C., Pshenokova I.A., Nagoeva O.V.Бжихатлов К.Ч., Пшенокова И.А., Нагоева О.В.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://journals.rcsi.science/1991-6639/article/view/391434

The concept and algorithm of operation of a system of cooperative interaction of a heterogeneous team of autonomous agents based on a multi-agent neurocognitive architecture are presented in the article. The article also describes the process of forming a general graph of a problem situation in the process of planning the implementation of a collective mission received by a human-machine team. Such a system is necessary to implement coordinated, goal-oriented behavior of heterogeneous human-machine teams. The relevance of the study is determined by the need to develop an algorithm for cooperative interaction between participants in a heterogeneous team of autonomous agents for the development of the theory and practice of creating intelligent decision-making and control systems based on multi-agent neurocognitive architectures.

В статье представлены концепция взаимодействия гетерогенного коллектива автономных агентов на основе мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры. Кроме того, представлен процесс формирования общего графа проблемной ситуации в процессе планирования в человеко-машинном коллективе. Подобная система необходима для реализации согласованного целенаправленного поведения гетерогенных человеко-машинных коллективов. Актуальность исследования определяется необходимостью разработки алгоритма кооперативного взаимодействия участников гетерогенного коллектива автономных агентов для развития теории и практики создания интеллектуальных систем принятия решений и управления на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур.

мультиагентные нейрокогнитивные архитектурымультиагентные системыавтономный агентколлаборативная робототехникаmulti-agent neurocognitive architecturesmulti-agent systemsautonomous agentcollaborative roboticsThe work was carried out with the financial support of the Russian Science Foundation (grant No. 22-19-00787).Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (грант № 22-19-00787).1. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. 2-е издание. Москва: Вильямс, 2007. 1424 с. ISBN 0-13-790395-2.Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. 2-е издание. Москва: Вильямс, 2007. 1424 с. ISBN 0-13-790395-2.2. Бжихатлов К. Ч., Канкулов С. А., Малышев Д. А. Интерактивное формирование пространственных онтологий автономного робота на основе нейрокогнитивных моделей семантики // Материалы XVI Всероссийской научно-практической конференции и XII молодежной школы-семинара «Перспективные системы и задачи управления». Ростов-на-Дону, 2021. С. 147–154.Бжихатлов К. Ч., Канкулов С. А., Малышев Д. А. Интерактивное формирование пространственных онтологий автономного робота на основе нейрокогнитивных моделей семантики // Материалы XVI Всероссийской научно-практической конференции и XII молодежной школы-семинара «Перспективные системы и задачи управления». Ростов-на-Дону, 2021. С. 147–154.3. Нагоев З. В., Пшенокова И. А., Нагоева О. В. Автоматическая реконструкция характера и темперамента пользователей на основе мультиагентного обучения нейрокогнитивных моделей сознательного и бессознательного поведения по данным о поведении пользователя в сети интернет // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2021. № 6(104). С. 66–77.Нагоев З. В., Пшенокова И. А., Нагоева О. В. Автоматическая реконструкция характера и темперамента пользователей на основе мультиагентного обучения нейрокогнитивных моделей сознательного и бессознательного поведения по данным о поведении пользователя в сети интернет // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2021. № 6(104). С. 66–77.4. Нагоев З. В., Сундуков З. А., Пшенокова И. А. Архитектура САПР распределенного искусственного интеллекта на основе самоорганизующихся нейрокогнитивных архитектур // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2020. № 2(94). С. 40–47.Нагоев З. В., Сундуков З. А., Пшенокова И. А. Архитектура САПР распределенного искусственного интеллекта на основе самоорганизующихся нейрокогнитивных архитектур // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2020. № 2(94). С. 40–47.5. Кулинич А. А. Модель поддержки принятия решений для образования коалиций в условиях неопределенности // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 2. С. 95–106.Кулинич А. А. Модель поддержки принятия решений для образования коалиций в условиях неопределенности // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 2. С. 95–106.6. Нагоев З. В. Интеллектика, или Мышление в живых и искусственных системах. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2013. 232 с.Нагоев З. В. Интеллектика, или Мышление в живых и искусственных системах. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2013. 232 с.7. Gorodetskii V.I., Karsayev O.V., Samoylov V.V., Serebryakov S.V. Applied multiagent systems of group control // Scientific and Technical Information Processing. 2010. Vol. 37. No. 5. Pp. 301–317.Gorodetskii V.I., Karsayev O.V., Samoylov V.V., Serebryakov S.V. Applied multiagent systems of group control // Scientific and Technical Information Processing. 2010. Vol. 37. No. 5. Pp. 301–317.8. Awni Hannun. The Role of Evolution in Machine Intelligence. 2021.Awni Hannun. The Role of Evolution in Machine Intelligence. 2021.9. Nagoev Z., Pshenokova I., Nagoeva O., Sundukov Z. Learning algorithm for an intelligent decision making system based on multi-agent neurocognitive architectures // Cognitive Systems Research. 2021. Vol. 66. Pp. 82–88.Nagoev Z., Pshenokova I., Nagoeva O., Sundukov Z. Learning algorithm for an intelligent decision making system based on multi-agent neurocognitive architectures // Cognitive Systems Research. 2021. Vol. 66. Pp. 82–88.10. Нагоев З. В., Нагоева О. В. Обоснование символов и мультиагентные нейрокогнитивные модели семантики естественного языка. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2022. 150 с.Нагоев З. В., Нагоева О. В. Обоснование символов и мультиагентные нейрокогнитивные модели семантики естественного языка. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2022. 150 с.1. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 2nd ed. Moscow: Vil'yams, 2007. 1424 p. ISBN 0-13-790395-2.2. Bzhikhatlov K.Ch., Kankulov S.A., Malyshev D.A. Interactive formation of spatial ontologies of an autonomous robot based on neurocognitive models of semantics. Materials of the XVI All-Russian Scientific and Practical Conference and the XII Youth School-Seminar “Advanced Systems and Management Problems”. Rostov-na-Donu, 2021. Pp. 147–154.3. Nagoev Z. V., Pshenokova I. A., Nagoeva O. V. Automatic reconstruction of the nature of users’ temperament based on multi-agent training of neurocognitive models of conscious and subconscious behavior according to data on user behavior on the Internet. News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of RAS. 2021. No. 6(104). Pp. 66–77.4. Nagoev Z.V., Sundukov Z.A., Pshenokova I.A. CAD architecture of distributed artificial intelligence based on self-organizing neurocognitive architectures. News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of RAS. 2020. No. 2(94). Pp. 40–47.5. Kulinich A.A. Decision support model for coalition formation under uncertainty. Artificial Intelligence and Decision Making. 2012. No. 2. Pp. 95–106.6. Nagoev Z.V. Intellektika, or Thinking in Living and Artificial Systems. Nalchik: Izdatel’stvo KBNTS RAN, 2013. 232 p.7. Gorodetskii V.I., Karsayev O.V., Samoylov V.V., Serebryakov S.V. Applied multiagent systems of group control. Scientific and Technical Information Processing. 2010. Vol. 37. No. 5. Pp. 301–317.8. Awni Hannun. The Role of Evolution in Machine Intelligence. 2021.9. Nagoev Z., Pshenokova I., Nagoeva O., Sundukov Z. Learning algorithm for an intelligent decision making system based on multi-agent neurocognitive architectures. Cognitive Systems Research. 2021. Vol. 66. Pp. 82–88.10. Nagoev Z.V., Nagoeva O.V. Justification of symbols and multi-agent neurocognitive models of natural language semantics. Nalchik: Izdatel’stvo KBNTS RAN, 2022. 150 p.