Модель миварной проблемно-ориентированной системы управления и принятия решений в пространстве состояний

В статье рассматривается разработка миварной экспертной системы для решения управленческих задач в пространстве состояний. Исследование объединяет миварный и метаграфовый подходы для описания архитектуры системы, способной работать с эволюционными базами знаний и обрабатывать информацию с помощью линейной логики и вычислительной обработки. Предложена модель проблемно-ориентированной системы управления и принятия решений на основе миварного агента, который взаимодействует с метаграфовыми агентами в рамках гибридной интеллектуальной информационной системы. Описаны особенности представления миварной сети через метаграф, что позволяет сегментировать знания и формализовать интерфейсы взаимодействия между различными информационными системами. Разработанная модель совместима с различными способами построения концептуальных моделей предметных областей для решения задач методом разбиения на подзадачи. Особое внимание уделено формализации цикличности в функционировании миварных экспертных систем, что позволяет организовывать процессы принятия решений в соответствии с календарными или производственными циклами. Практическая значимость работы заключается в создании инструмента для проектирования и анализа миварных экспертных систем, который способствует улучшению архитектуры систем и повышению выразительной способности концептуальных моделей предметных областей при решении управленческих задач в пространстве состояний.

1. Аладин Д.В. Модель миварной базы знаний для решения управленческих задач в пространстве состояний. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2025;27(4):66–71.

2. Варламов О.О., Коценко А.А., Аладин Д.В., Желтова А.А., Марущенко А.В. Миварные системы принятия решений роботов. РобоРазум. Москва: ИНФРА-М; 2024. 549 с.

3. Демидов А.Н., Черненко В.Д., Вотинцев М.К., Балдин А.В., Сорокин С.А. Миварная экспертная система для интеллектуализации производства автомобильных колесных дисков. Проблемы искусственного интеллекта. 2025;(1):43–57. https://doi.org/10.24412/2413-7383-43-57

4. Гун Ш. Миварная система принятия решений для распределения и перевозки грузов командой складских роботов. Системы управления и информационные технологии. 2025;(2):23–29.

5. Тимакова А.А., Смирягин В.А., Курнасов Е.В., Выскуб В.Г., Мутин Д.И. Создание миварной экспертной системы для автоматизации выбора частотного преобразователя. Проблемы искусственного интеллекта. 2025;(2):91–104. https://doi.org/10.24412/2413-7383-2025-2-37-91-104

6. Аладина Е.В., Аладин Д.В. Миварная логическая интеллектуальная система обеспечения ухода за растениями на фермах. В сборнике: Интеллектуальные технологии и проблемы математического моделирования: III Всероссийская научная конференция «Интеллектуальные технологии и проблемы математического моделирования», 09–11 декабря 2020 года, Ростов-на-Дону, Россия. Ростов-на-Дону: Донской государственный технический университет; 2020. С. 29.

7. Варламов О.О., Терехов В.И., Сухобоков А.А., Гапанюк Ю.Е. Использование многомерной открытой гносеологической активной сети (MOGAN) в гибридных интеллектуальных информационных системах. В сборнике: Гибридные и синергетические интеллектуальные системы: Материалы VI Всероссийской Поспеловской конференции с международным участием, 27 июня – 01 июля 2022 года, Калининград, Россия. Калининград: Балтийский федеральный университет им. Иммануила Канта; 2022. С. 151–158. https://doi.org/10.5922/978-5-9971-0687-4-6

8. Самохвалов Э.Н., Ревунков Г.И., Гапанюк Ю.Е. Использование метаграфов для описания семантики и прагматики информационных систем. Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Серия «Приборостроение». 2015;(1):83–99. http://doi.org/10.18698/0236-3933-2015-1-83-99

9. Латыпов И.Т., Еремеев М.А. Подход к обнаружению целевых атак на начальном этапе с использованием модели компьютерной атаки на базе атрибутивных метаграфов. В сборнике: Кибербезопасность: технические и правовые аспекты защиты информации, 23–24 апреля 2024 года, Москва, Россия. Москва: МИРЭА – Российский технологический университет; 2024. С. 308–312.

10. Сухобоков А.А. Метаграфово-табличная модель данных для систем управления активами. В сборнике: Искусственный интеллект в автоматизированных системах управления и обработки данных: Сборник статей Всероссийской научной конференции: Том 1, 27–28 апреля 2022 года, Москва, Россия. Москва: Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана; 2022. С. 93–99.

11. Сухобоков А.А., Труфанов В.А., Столяров Ю.А., Садыков М.Р., Елизаров О.О. Распределенная метаграфовая СУБД на основе технологии Блокчейн. Естественные и технические науки. 2021;(7):201–209. https://doi.org/10.25633/ETN.2021.07.15

12. Варламов О.О. Создание Больших Знаний и расширение областей применения миварных технологий логического искусственного интеллекта. Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2023;(4):30–41. https://doi.org/10.25729/ESI.2023.32.4.003

13. Коценко А.А. Разработка моделей миварного логического пространства для обеспечения трехмерного движения автономных роботов. В сборнике: Международная научная конференция молодежной школы «МИВАР'24»: Сборник научных статей, 18–20 апреля 2024 года, Москва, Россия. Москва: ИНФРА-М; 2024. С. 361–366.

14. Черненький В.М., Гапанюк Ю.Е., Ревунков Г.И., Терехов В.И., Каганов Ю.Т. Метаграфовый подход для описания гибридных интеллектуальных информационных систем. Прикладная информатика. 2017;12(3):57–79.

15. Алпеев В.С., Ли М.В., Савельев А.А., Правдина А.Д., Балдин А.В. О применении мультипредметных нейронных сетей и миварных экспертных систем для создания гибридных интеллектуальных информационных систем. Информация и образование: границы коммуникаций. 2022;(14):224–226.