Исаев И.Д.
МНОГОАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ,АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМИ АГЕНТАМИ *
Аннотация:
в данной статье рассматриваются многоагентные системы для решения задачи распознавания образов. Представлены основные принципы работы многоагентных систем и их преимущества. Предлагается алгоритм создания многоагентной системы распознавания образов. Делается вывод об эффективности многоагентного подхода для решения задач распознавания образов.
Ключевые слова:
многоагентные системы, распознавание образов, алгоритмы машинного обучения
Распознавание образов является одной из ключевых задач в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Многоагентные системы (МАС) представляют собой перспективный подход к решению данной задачи. В последние годы многоагентные системы становятся все более популярными в области распознавания образов. Они представляют собой группу агентов, каждый из которых обладает своими уникальными характеристиками и выполняет свою часть общей задачи. Многоагентный подход позволяет решать сложные задачи, такие как распознавание лиц или анализ медицинских изображений, с высокой точностью и скоростью. Данная тема актуальна, поскольку многоагентные системы представляют собой новый подход к решению задач, которые ранее были трудноразрешимыми или требовали значительных вычислительных ресурсов. Кроме того, распознавание образов является важной задачей для многих областей, таких как медицина, робототехника, финансы и др. Разработка новых методов и алгоритмов для решения этой задачи позволяет улучшить качество работы систем и повысить эффективность их работы. В данной статье представлен обзор многоагентных систем распознавания образов и предложен алгоритм для решения задачи распознавания образов.ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕММногоагентная система представляет собой совокупность агентов, каждый из которых выполняет свою задачу, взаимодействуя с другими агентами и окружающей средой. Каждый агент обладает своей локальной информацией, которая может быть недоступна другим агентам. Однако агенты могут обмениваться информацией и координировать свои действия для достижения общей цели.МАС обладают рядом преимуществ по сравнению с традиционными системами распознавания образов, такими как гибкость, масштабируемость, способность адаптироваться к изменяющимся условиям и возможность распределенного решения сложных задач.Рассмотрим принципы работы многоагентных систем. Каждый агент в системе обладает высокой степенью автономии. Он способен принимать решения и выполнять действия, не зависящие от централизованного контроля. Агенты в многоагентной системе обмениваются информацией и взаимодействуют друг с другом для достижения общих целей. Взаимодействие может осуществляться через обмен сообщениями, совместные действия и координацию. Агенты, являясь интеллектуальными единицами, могут модифицировать своё поведение, чтобы достичь лучших результатов в новых условиях. Каждый агент имеет определенные цели, которые он пытается достичь. Эти цели могут быть индивидуальными или общими для группы агентов. Поведение системы в целом является результатом взаимодействия отдельных агентов и может проявлять свойства, которых нет у отдельных агентов. Это понятие называется эмерджентностью.ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВВ настоящее время существует несколько многоагентных систем распознавания образов, которые были разработаны для решения различных задач. Приведем в пример некоторые из них:SwarmNet - это многоагентная система, разработанная для распознавания объектов на изображениях. Она использует алгоритмы машинного обучения для определения объектов и затем распределяет эту информацию между агентами, которые обрабатывают данные.Multi-Agent Image Classifier (MAIC) - это система, которая использует несколько агентов для классификации изображений. Она разбивает изображение на несколько частей, которые затем обрабатываются отдельными агентами. Затем результаты обработки объединяются для получения окончательного результата.Agent-Based Image Recognition (ABIR) - это еще одна многоагентная система для распознавания образов. Она использует несколько агентов, которые работают вместе для обработки изображения и определения его класса.Все эти системы имеют свои преимущества и недостатки. SwarmNet, например, может обрабатывать большие изображения быстрее, чем другие системы, но она может быть менее точной в определении объектов на изображении. MAIC и ABIR могут быть более точными, но они могут обрабатывать только небольшие изображения.
Номер журнала Вестник науки №11 (68) том 4
Ссылка для цитирования:
Исаев И.Д. МНОГОАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ,АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМИ АГЕНТАМИ // Вестник науки №11 (68) том 4. С. 651 - 659. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/11143 (дата обращения: 17.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+