Please use this identifier to cite or link to this item: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/55276
Title: Ігрова самоорганізація системи агентів з індивідуальним оцінюванням стратегій
Authors: Кравець, П. О.
Affiliation: Національний університет “Львівська політехніка”
Bibliographic description (Ukraine): Кравець П. О. Ігрова самоорганізація системи агентів з індивідуальним оцінюванням стратегій / П. О. Кравець // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. — Львів : Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2005. — № 546 : Комп’ютерні системи та мережі. — С. 75–85.
Bibliographic description (International): Kravets P. O. Ihrova samoorhanizatsiia systemy ahentiv z indyvidualnym otsiniuvanniam stratehii / P. O. Kravets // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". — Lviv : Vydavnytstvo Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika", 2005. — No 546 : Kompiuterni systemy ta merezhi. — P. 75–85.
Is part of: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”, 546 : Комп’ютерні системи та мережі, 2005
Journal/Collection: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”
Issue: 546 : Комп’ютерні системи та мережі
Issue Date: 1-Mar-2005
Publisher: Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”
Place of the edition/event: Львів
Lviv
UDC: 004.852
004.942
Number of pages: 11
Page range: 75-85
Start page: 75
End page: 85
Abstract: Досліджено проблему ігрової самоорганізації мультиагентних систем для розв’язування задач стохастичної оптимізації в умовах невизначеності. Побудувано імітаційну модель, рекурентні методи, алгоритм та виконано комп’ютерне розв’язування ігрової задачі. Результати роботи можуть бути використані для побудови елементів розподілених інтелектуальних систем.
The problem of game self-organizing multiagent system for the tasks solution of stochastic optimization in conditions of uncertainty is investigated. The simulation model, a recurrent methods, an algorithm are constructed, and a game task solution on the computer is executed. The results of work can be used for construction of the elements of distributed intelligent systems.
URI: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/55276
Copyright owner: © Національний університет “Львівська політехніка”, 2005
© Кравець П. О., 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. Wooldridge M. An Introduction to Multiagent Systems. John Wiley & Sons (Chichester, England), 2002.
4. Vittikh V.A., Skobelev P.O. Multy-agent systems for modeling of self-organization and cooperation processes. //Proceedings of the XIII International Conference on the Application of Artificial Intelligence in Engineering. Galway. 1998, pp. 91 - 96.
5. Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложный системам. М.: Мир, 1991.
6. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. - М.
7. Словник сучасної української мови/ Уклад, і гов. ред. В.Т.Бусел. - К; Ірпінь: ВТФ “Перун”, 2001.
8. Доманский В.К. Стохастические игры //Математические вопросы кибернетики. - 1988. -№ 1. - С. 26-49.
9. Fudenberg, D., Levine, D.K.: The Theory of Learning in Games. MIT Press, 1998.
10. Gintis H. Game Theory Evolving. Princeton University Press, 2000.
11. 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.
12. 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.
13. Растригин Л.А., Puna K.K., Тарасенко Г.С. Адаптация случайного поиска. - Рига, 1973.
14. Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. - М., 1970.
15. Срагович В.Г. Адаптивное управление. - М„ 1981.
16. Назин А.В., Позняк А.С. Адаптивный выбор вариантов: Рекуррентные алгоритмы. - М., 1986.
17. Катренко А.В. Дослідження операцій. Підручник. - Львів, 2004.
18. Вазан М. Стохастическая аппроксимация. - М., 1972.
19. Мулен Э. Теория игр с примерами из математической экономики. - М., 1985.
20. Невельсон М.Б., Хасьминский Р.З. Стохастическая оптимизация и рекуррентное оценивание. - М., 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. Wooldridge M. An Introduction to Multiagent Systems. John Wiley & Sons (Chichester, England), 2002.
4. Vittikh V.A., Skobelev P.O. Multy-agent systems for modeling of self-organization and cooperation processes. //Proceedings of the XIII International Conference on the Application of Artificial Intelligence in Engineering. Galway. 1998, pp. 91 - 96.
5. Khaken H. Informatsiia i samoorhanizatsiia. Makroskopicheskii podkhod k slozhnyi sistemam. M., Mir, 1991.
6. Burkov V.N., Novikov D.A. Teoriia aktivnykh sistem: sostoianie i perspektivy, M.
7. Slovnyk suchasnoi ukrainskoi movy/ Uklad, i hov. red. V.T.Busel, K; Irpin: VTF "Perun", 2001.
8. Domanskii V.K. Stokhasticheskie ihry //Matematicheskie voprosy kibernetiki, 1988. -No 1, P. 26-49.
9. Fudenberg, D., Levine, D.K., The Theory of Learning in Games. MIT Press, 1998.
10. Gintis H. Game Theory Evolving. Princeton University Press, 2000.
11. 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.
12. 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.
13. Rastrihin L.A., Puna K.K., Tarasenko H.S. Adaptatsiia sluchainoho poiska, Riha, 1973.
14. Tsypkin Ia.Z. Osnovy teorii obuchaiushchikhsia sistem, M., 1970.
15. Srahovich V.H. Adaptivnoe upravlenie, M" 1981.
16. Nazin A.V., Pozniak A.S. Adaptivnyi vybor variantov: Rekurrentnye alhoritmy, M., 1986.
17. Katrenko A.V. Doslidzhennia operatsii. Pidruchnyk, Lviv, 2004.
18. Vazan M. Stokhasticheskaia approksimatsiia, M., 1972.
19. Mulen E. Teoriia ihr s primerami iz matematicheskoi ekonomiki, M., 1985.
20. Nevelson M.B., Khasminskii R.Z. Stokhasticheskaia optimizatsiia i rekurrentnoe otsenivanie, M., 1972.
Content type: Article
Appears in Collections:Комп'ютерні системи та мережі. – 2005. – № 546



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