Article

Article title THE METHOD OF SIMULATION MODELS CREATION BASED ON THE THEORY OF AGENTS FOR SUPPORT DECISIONS
Authors Y.A. Kravchenko
Section SECTION III. ARTIFICIAL INTELLECT AND INDISTINCT SYSTEMS
Month, Year 07, 2010 @en
Index UDC 681.3
DOI
Abstract The object of this paper attention is a new method of intellectual agents application for support decision simulation models creation. The method based on the usage of two types of agents: the classifier training agent and the classifier combining agent. Each classifier training agent is responsible to read a vertical slice of the samples and train the local classifier, while the classifier combining agent is designed to combine the classification results of all the classifier training agents. The key of our method is that the sub-datasets for the classifier training agents are obtained by dividing the features rather than by dividing the sample set in distribution environment.

Download PDF

Keywords Classifier training agent; classifier combining agent; artificial intelligence; intelligent agents; individual trajectories; reference groups.
References 1. He Q. Combination methodologies of multi-agent hyper surface classifiers: design and implementation issues / Qing He, Xiu-Rong Zhao, Ping Luo, Zhong-Zhi Shi // Second international workshop, AIS-ADM 2007, Proceedings. – Springer Berlin Heidelberg, 2007. – Р. 100-113.
2. Кравченко Ю.А. Метод определения познавательных стилей на основе теории агентов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 12 (101). – С. 120-128.
3. Бова В.В. Технологии интеллектуального анализа и извлечения данных на основе принципов эволюционного моделирования / В.В. Бова, Л.А. Гладков, Ю.А. Кравченко, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик, С.Н. Щеглов // Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. – 124 с.
4. Cannataro, M., Congiusta, A., Pugliese, A., Talia, D., Trunfio, P. Distributed data mining on grids: Services, tools, and applications // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. – 2004. – № 34 (6). – Р. 2451-2465.
5. Fu Y. Distributed data mining: An overview // IEEE TCDP newsletter. – 2001.
6. Shi Z. Z., H. Zhang Y. Cheng Y. Jiang Q. Sheng and Z. Zhao MAGE: An Agent-Oriented Programming Environment // In Proceedings of the IEEE International Conference on Cognitive Informatics. – New York, 2004. – Р. 250-257.
7. Курейчик В.М. Писаренко В.И., Кравченко Ю.А. Инновационные образовательные технологии в построении систем поддержки принятия групповых решений // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 4 (81). – С. 216-221.
8. Курейчик В.В. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4 (93). – С. 16-25.
9. Литвиненко В.А., Ховансков С.А., Норкин О.Р. Оптимизации мультиагентной системы распределенных вычислений // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4 (93). – С. 226-235.

Comments are closed.