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,