УДК 004.82.855'24
ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕДУРЫ ФОРМИРОВАНИЯ ДИНАМИЧЕСКОГО РАВНОВЕСИЯ
АЛЬТЕРНАТИВ В МНОГОАГЕНТНОЙ СРЕДЕ В ПРОЦЕССАХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
БОЛЬШИНСТВОМ ГОЛОСОВ
Аннотация. С целью анализа индивидуального и коллективного поведения агентов предложена модель
«состояние-вероятность выбора». Она основана на явном рассмотрении вероятностей выбора альтернатив
и на марковской цепи изменения этих вероятностей. Центральное место в модели занимает матрица «состояние-вероятность выбора»,
строки которой соответствуют со-стояниям, а столбцы–альтернативам. В рамках этой модели установлены не-которые
достаточные условия динамического равновесия двух альтернатив, если решения принимаются простым большинством голосов.
Динамическое равновесие означает, что по очереди выбираются разные альтернативы, и при многократном выборе каждая
из них не имеет преимущества над дру-гими. Получен также конструктивный способ формирования матриц «состо-яние-вероятность выбора»,
для которых обеспечивается динамическое рав-новесие альтернатив.
Ключевые слова: ситуация принятия решения, динамическое равновесие, агенты.
ПОЛНЫЙ ТЕКСТ
Олецький Олексій Віталійович,
кандидат техн. наук, доцент, доцент кафедри мультимедійних систем факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія»,
oletsky@ukr.net
Івохін Євген Вікторович,
доктор фіз.-мат. наук, професор, професор кафедри Київського національного університету імені Тараса Шевченка,
ivohin@univ.kiev.ua
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. Москва: Изд. дом «Вильямс», 2006. 408 с.
- Николенко С.И., Тулупьев А.Л. Самообучающиеся системы. Москва: МЦНМО, 2009. 288 с.
- Летичевский А.А. Алгебраическая теория взаимодействия и кибер-физические системы. Проблемы управления и информатики. 2017. № 5. С.37–55.
- Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям. Москва: Эдиториал УРСС, 2002. 352 с.
- Мулен Э. Кооперативное принятие решений. Аксиомы и модели. Москва: Мир, 1991. 464 с.
- Mashchenko S.O. A mathematical programming problem with the fuzzy set of indices of constraints. Cybernetics and systems analysis. 2013. Vol. 49, N 1. P. 62–68. https://doi.org/10.1007/ s10559-013-9485-4.
- Олецький О.В. Про підхід до моделювання процесу прийняття рішень у багатоагентному середовищі на основі марковського процесу зміни ймовірностей вибору. Наукові записки НаУКМА. Комп’ютерні науки. 2018. Т. 1. C. 40–43.
- Хорн Р., Джонсон Ч. Матричный анализ. Москва: Мир, 1989. 655 с.
- Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. Москва: Радио и связь, 1993. 278 с.
- Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2005. 416 с.
- Глибовець М.М., Олецький О.В. Штучний інтелект. Київ: Видавничий дім «Академія», 2002. 366 с.
- Ivokhin E.V., Apanasenko D.V. Clustering of composite fuzzy numbers aggregate based on sets of scalar and vector levels. Journal of Automation and Information Sciences. 2018. Vol. 50, N 10. P. 47–59. https://doi.org/10.1615/jautomatinfscien.v50.i10.40.
- Провотар О.І., Провотар О.О. Нечіткі ймовірності нечітких подій. Кибернетика и системный анализ. 2020. Т. 56, № 2. С. 3–13.
