Candidate of Engineering Sciences, General Director
канд. техн. наук, генеральный директор
науч. сотр. лаборатории «Молекулярная селекция и биотехнология»
Researcher of the Laboratory of Molecular Breeding and Biotechnology
зав. лабораторией «Молекулярная селекция и биотехнология»
Head of the Laboratory of Molecular Breeding and Biotechnology
Institute of Computer Science and Problems of Regional Management, Researcher of the Department of Multiagent Systems
Институт информатики и проблем регионального управления, науч. сотр. отдела «Мультиагентные системы»
Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Senior Research of the Laboratory of Molecular Breeding and Biotechnology
канд. физ.-мат. наук, стар. науч. сотр. лаборатории «Молекулярная селекция и биотехнология»
Junior Researcher of the Laboratory of Molecular Breeding and Biotechnology
мл. науч. сотр. лаборатории «Молекулярная селекция и биотехнология»
The work is devoted to solve a scientific problem of developing a conceptual justification for the possibility of autonomous training of intelligent expert systems based on ontoepisociophylogenetic training of neurocognitive agents. The aim of the study is to develop basic principles of creating universal expert systems based on ontoepisociophylogenetic training of federated intelligent neurocognitive agents. The basic principles of ontoepisociophylogenetic training of universal federated expert systems have been developed. It is shown that the functional specialization of intelligent agents within a federation, subject to their cooperation in order to maximize the combined increment of the values of the target functions, allows overcoming efficiency limitations. The use of epigenetic algorithms for fixing ontological knowledge of intelligent agents within a federation in generations of evolutionary optimization is substantiated. The possibility of constructing multi-generational populations in order to increase the overall efficiency of a universal expert federated system is substantiated.
Работа посвящена решению научной проблемы разработки концептуального обоснования возможности автономного обучения интеллектуальных экспертных систем на основе онтоэписоциофилогенетического обучения нейрокогнитивных агентов. Цель исследования состоит в разработке основных принципов создания универсальных экспертных систем на базе онтоэписоциофилогенетического обучения федеративных интеллектуальных нейрокогнитивных агентов. Разработаны основные принципы онтоэписоциофилогенетического обучения универсальных федеративных экспертных систем. Показано, что функциональная специализация интеллектуальных агентов в составе федерации при условии их кооперации с целью максимизации совокупного приращения значений целевых функций позволяет преодолеть ограничения по эффективности. Обосновано применение эпигенетических алгоритмов для закрепления в поколениях эволюционной оптимизации онтологических знаний интеллектуальных агентов в составе федерации. Обоснована возможность построения многопоколенных популяций с целью повышения общей эффективности универсальной экспертной федеративной системы.