Scientific-method apparatus for improving the efficiency of information processing using artificial intelligence

У цьому розділі дослідження запропоновано науково-методичний апарат для підвищення ефективності обробки інформації з використанням штучного інтелекту. Основою даного дослідження є теорія штучного інтелекту, а саме еволюція штучних нейронних мереж, базові процедури генетичних алгоритмів та біоінспіровані алгоритми.

В ході дослідження авторами було запропоновано

– метод параметричної оптимізації на основі вдосконаленого алгоритму вовчої зграї;

– метод параметричного оцінювання об'єкта керування на основі вдосконаленого алгоритму світлячка;

– метод пошуку рішень з використанням удосконаленого алгоритму рою сарани;

– метод пошуку рішень з використанням удосконаленого алгоритму імператорського пінгвіна.

Критерієм ефективності зазначеного науково-методичного апарату обрано оперативність прийняття рішень щодо параметричного контролю стану об'єкта із заданою достовірністю. Це дає можливість створити ієрархічний опис складного процесу за рівнями узагальнення та провести відповідний аналіз його стану. Використання запропонованого науково-методичного апарату дозволить:

– зменшити ймовірність передчасної збіжності алгоритму;

– підтримувати баланс між швидкістю збіжності алгоритму та диверсифікацією;

– врахувати тип невизначеності та зашумленість даних;

– враховувати наявні обчислювальні ресурси системи аналізу стану об'єкта аналізу;

– враховувати пріоритетність пошуку агентами зграї;

– здійснювати початкове відображення особин з урахуванням типу невизначеності;

– проводити точне навчання особин АС;

– проводити локальний та глобальний пошук з урахуванням ступеня зашумленості даних про стан об'єкта аналізу;

– застосовувати як універсальний інструмент для вирішення задачі аналізу стану об'єктів аналізу за рахунок ієрархічного опису об'єктів аналізу;

– перевіряти адекватність отриманих результатів;

– уникнути проблеми локального екстремуму.