Please use this identifier to cite or link to this item: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/55253
Title: Ігровий метод пошуку динамічного об’єкта з відносною дисперсією координат
Authors: Кравець, П.
Affiliation: Національний університет “Львівська політехніка”
Bibliographic description (Ukraine): Кравець П. Ігровий метод пошуку динамічного об’єкта з відносною дисперсією координат / П. Кравець // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. — Львів : Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2005. — № 543 : Комп’ютерні науки та інформаційні технології. — С. 149–161. — (Методи й алгоритми інформаційних систем).
Bibliographic description (International): Kravets P. Ihrovyi metod poshuku dynamichnoho obiekta z vidnosnoiu dyspersiieiu koordynat / P. Kravets // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". — Lviv : Vydavnytstvo Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika", 2005. — No 543 : Kompiuterni nauky ta informatsiini tekhnolohii. — P. 149–161. — (Metody y alhorytmy informatsiinykh system).
Is part of: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”, 543 : Комп’ютерні науки та інформаційні технології, 2005
Journal/Collection: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”
Issue: 543 : Комп’ютерні науки та інформаційні технології
Issue Date: 1-Mar-2005
Publisher: Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”
Place of the edition/event: Львів
Lviv
UDC: 004.942
004.852
Number of pages: 13
Page range: 149-161
Start page: 149
End page: 161
Abstract: Розв’язано ігрову задачу стохастичного пошуку динамічного об’єкта, переміщення якого задається дискретним розподілом з відносною дисперсією координат. Відносна дисперсія є функцією поточної відстані до шуканого об’єкта. Розглянуто варіанти з лінійно зростаючою та спадаючою функціями зміни дисперсії. Розроблено ігровий метод, алгоритм та виконано програмне моделювання пошуку динамічного об’єкта у дискретному евклідовому просторі.
Game task of stochastic search of dynamic object, which moving is set by discrete distribution with relative dispersion of coordinates, is solved. Relative dispersion is by function of current distance to required object. The variants with linearly increasing and decreasing functions of change dispersion are considered. A game method and algorithm are developed, and the program modeling of search of dynamic object in discrete Euclidean space is executed.
URI: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/55253
Copyright owner: © Національний університет “Львівська політехніка”, 2005
© П. Кравець, 2005
References (Ukraine): 1. Gerhard Weiss and Sandip Sen, editors. Adaptation and Learning in Multiagent Systems. Springer Verlag, Berlin, 1996.
2. Stone P. Layered Learning in Multiagent Systems. MIT Press, 2000.
3. Fudenberg D., Levine D.K. The Theory of Learning in Games. MIT Press, 1998.
4. Кравець П.О. Рекурентні ігрові алгоритми з обміном інформацією // Вісник Держ. ун-ту “Львівська політехніка". - 1999. - № 383. - С. 112-128.
5. Кравець П.О. Регуляризовании ігровий метод керування випадковими процесами в умовах невизначеності // Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка”. - 2002. - № 468. - С. 101 - 109.
6. Кравець П.О. Самоорганізація гри активних елементів в умовах дії колективних оцінок // Искусственный интеллект: Міжнародний науково- теоретичний журнал Інституту проблем штучного інтелекту. - Донецьк. - 2004 -№ 4. -С. 358 - 367.
7. Korf R. Е. A Simple Solution to Pursuit Games // Proceedings of the Eleventh International Workshop on Distributed Artificial Intelligence, Glen Arbor, Michigan,February 1992, pp. 183-194.
8. Stephens L. M., Merx M. The Effect of Agent Control Strategy on the Performance of a DAI Pursuit Problem // Proceedings of the Tenth International Workshop on Distributed Artificial Intelligence, Bandera, Texas, October 1990, pp. 263-292.
9. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. - М.: Наука, 1983.
10. Муртазин Д.А., Позняк А.С. Рекуррентные алгоритмы поисковой оптимизации в условиях относительных помех. Предельные возможности // Автоматика и телемеханика. - 1987. - № 9. - С. 95-109.
11. Назин А.В., Позняк А.С. Адаптивный выбор вариантов: Рекуррентные алгоритмы. - М.: Наука, 1986.
12. Вазан М. Стохастическая аппроксимация. - М.: Мир, 1972.
13. Мулен Э. Теория игр с примерами из математической экономики. - М.: Мир, 1985.
14. Невельсон М.Б., Хасьминский Р.З. Стохастическая оптимизация и рекуррентное оценивание. - М.: Наука, 1972.
References (International): 1. Gerhard Weiss and Sandip Sen, editors. Adaptation and Learning in Multiagent Systems. Springer Verlag, Berlin, 1996.
2. Stone P. Layered Learning in Multiagent Systems. MIT Press, 2000.
3. Fudenberg D., Levine D.K. The Theory of Learning in Games. MIT Press, 1998.
4. Kravets P.O. Rekurentni ihrovi alhorytmy z obminom informatsiieiu, Visnyk Derzh. un-tu "Lvivska politekhnika", 1999, No 383, P. 112-128.
5. Kravets P.O. Rehuliaryzovanyy ihrovyi metod keruvannia vypadkovymy protsesamy v umovakh nevyznachenosti, Visnyk Nats. un-tu "Lvivska politekhnika", 2002, No 468, P. 101 - 109.
6. Kravets P.O. Samoorhanizatsiia hry aktyvnykh elementiv v umovakh dii kolektyvnykh otsinok, Yskusstvennyi yntellekt: Mizhnarodnyi naukovo- teoretychnyi zhurnal Instytutu problem shtuchnoho intelektu, Donetsk, 2004 -No 4. -P. 358 - 367.
7. Korf R. E. A Simple Solution to Pursuit Games, Proceedings of the Eleventh International Workshop on Distributed Artificial Intelligence, Glen Arbor, Michigan,February 1992, pp. 183-194.
8. Stephens L. M., Merx M. The Effect of Agent Control Strategy on the Performance of a DAI Pursuit Problem, Proceedings of the Tenth International Workshop on Distributed Artificial Intelligence, Bandera, Texas, October 1990, pp. 263-292.
9. Poliak B.T. Vvedenie v optimizatsiiu, M., Nauka, 1983.
10. Murtazin D.A., Pozniak A.S. Rekurrentnye alhoritmy poiskovoi optimizatsii v usloviiakh otnositelnykh pomekh. Predelnye vozmozhnosti, Avtomatika i telemekhanika, 1987, No 9, P. 95-109.
11. Nazin A.V., Pozniak A.S. Adaptivnyi vybor variantov: Rekurrentnye alhoritmy, M., Nauka, 1986.
12. Vazan M. Stokhasticheskaia approksimatsiia, M., Mir, 1972.
13. Mulen E. Teoriia ihr s primerami iz matematicheskoi ekonomiki, M., Mir, 1985.
14. Nevelson M.B., Khasminskii R.Z. Stokhasticheskaia optimizatsiia i rekurrentnoe otsenivanie, M., Nauka, 1972.
Content type: Article
Appears in Collections:Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2005. – №543



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.