Научная статья на тему 'МАРКОВСКИЕ ПРОЦЕССЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ: СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И ПРИМЕНЕНИЕ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ'

МАРКОВСКИЕ ПРОЦЕССЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ: СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И ПРИМЕНЕНИЕ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
8
2
Читать
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
Марковские процессы принятия решений / обучение с подкреплением / интеллектуальные системы / автономные системы / динамическое программирование / искусственный интеллект

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Емшиков Б. М., Овезбердиев Г. Дж

Марковские процессы принятия решений (МППР) представляют собой ключевой метод для моделирования процессов принятия решений в условиях неопределенности и ограниченных ресурсов. В данной статье рассмотрены современные подходы к решению задач, основанных на МППР, с акцентом на методы обучения с подкреплением, динамическое программирование и новые оптимизационные алгоритмы. Важное внимание уделяется применению этих методов в интеллектуальных системах, таких как автономные транспортные средства, роботы с адаптивным поведением, а также в системах рекомендаций и обработке больших данных. Исследуются актуальные проблемы и достижения в области интеграции МППР в реальные практические задачи, где требуется оптимизация принятия решений в условиях неопределенности

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
Предварительный просмотр
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «МАРКОВСКИЕ ПРОЦЕССЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ: СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И ПРИМЕНЕНИЕ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ»

УДК: 519.8

Емшиков Б.М., преподаватель Государственный энергетический институт Туркменистана

Мары, Туркменистан Овезбердиев Г.Дж., преподаватель Педагогическая школа имени Хыдыра Деряева

Мары, Туркменистан

МАРКОВСКИЕ ПРОЦЕССЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ: СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И ПРИМЕНЕНИЕ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Аннотация

Марковские процессы принятия решений (МППР) представляют собой ключевой метод для моделирования процессов принятия решений в условиях неопределенности и ограниченных ресурсов. В данной статье рассмотрены современные подходы к решению задач, основанных на МППР, с акцентом на методы обучения с подкреплением, динамическое программирование и новые оптимизационные алгоритмы. Важное внимание уделяется применению этих методов в интеллектуальных системах, таких как автономные транспортные средства, роботы с адаптивным поведением, а также в системах рекомендаций и обработке больших данных. Исследуются актуальные проблемы и достижения в области интеграции МППР в реальные практические задачи, где требуется оптимизация принятия решений в условиях неопределенности.

Ключевые слова

Марковские процессы принятия решений, обучение с подкреплением, интеллектуальные системы, автономные системы, динамическое программирование, искусственный интеллект.

Марковские процессы принятия решений (МППР) являются одним из основных инструментов для решения задач оптимального принятия решений в условиях неопределенности. Эти процессы находят применение в различных областях, включая робототехнику, автономные системы, анализ больших данных и системах искусственного интеллекта. Современные подходы к решению задач, основанных на МППР, включают использование методов обучения с подкреплением, которые позволяют эффективно адаптировать модели к изменениям в окружающей среде и извлекать знания из опыта.

В последние десятилетия Марковские процессы принятия решений и методы, основанные на них, активно развиваются. Классическая теория МППР, предложенная Беллманом в 1957 году, легла в основу методов динамического программирования и оптимизации. Современные исследования активно применяют методы машинного обучения и обучения с подкреплением для решения более сложных задач в реальных условиях.

Для решения задач, основанных на МППР, используются различные методы, включая динамическое программирование, Ц-обучение и другие алгоритмы обучения с подкреплением. В данной статье мы фокусируемся на применении этих методов в контексте интеллектуальных систем, где требуется быстрое и оптимальное принятие решений.

Динамическое программирование

Основной метод решения МППР в классической теории — это метод динамического программирования, который позволяет решить задачу оптимизации в многократных взаимодействиях с

окружающей средой.

Обучение с подкреплением

Методы обучения с подкреплением представляют собой мощный инструмент для адаптации и оптимизации действий в условиях неопределенности и изменяющейся среды. Одним из наиболее популярных методов является Q-обучение, которое активно используется в современных интеллектуальных системах.

Применение МППР в интеллектуальных системах

Современные интеллектуальные системы, такие как автономные транспортные средства и роботы с адаптивным поведением, требуют разработки алгоритмов, способных принимать решения в условиях неопределенности. МППР, в частности методы обучения с подкреплением, позволяют моделировать такие системы, обеспечивая оптимальное принятие решений в реальном времени. Автономные транспортные средства

МППР используются для создания моделей поведения автономных автомобилей, которые принимают решения на основе информации о текущем состоянии окружающей среды и предполагаемых последствиях различных действий.

Роботы с адаптивным поведением

МППР также активно используются для создания роботов, которые способны обучаться и адаптироваться к изменениям в своей среде, принимая решения, направленные на выполнение поставленных задач.

Марковские процессы принятия решений остаются важным инструментом в решении задач оптимизации принятия решений в условиях неопределенности. Современные подходы, такие как методы обучения с подкреплением, открывают новые возможности для применения МППР в интеллектуальных системах. В будущем можно ожидать еще больший успех этих методов в таких областях, как автономные системы, робототехника и анализ больших данных. Список использованной литературы:

1. Беллман, Р. (1957). Динамическое программирование. Princeton University Press.

2. Саттон, Р. С., Барто, А. Г. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.

3. Штейнберг, Р. (2015). Марковские процессы принятия решений: теория и алгоритмы. Москва: Наука.

© Емшиков Б.М., Овезбердиев Г.Дж., 2024

УДК 608

Калашникова Д.В.

Преподаватель, СФ УУНиТ

НЕЯВНАЯ ВЫРАЗИМОСТЬ В МНОГОЗАДАЧНОЙ ЛОГИКЕ Аннотация

Многозадачная логика представляет собой область исследований, которая занимается изучением того, каким образом различные задачи могут взаимодействовать друг с другом при выполнении в рамках одной системы. Это направление имеет большое значение для разработки сложных систем управления,

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.