• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Глава

Системы распределенного искусственного интеллекта и мягкие вычисления (soft computing) при решении задач многофункциональной логистики

С. 44-48.
Серова Е. Г., Сумятина В. О., Шкляев Д. О.

Внешнюю среду окружения, в котором действуют и развиваются экономические системы, невозможно описать аналитическими выражениями, и в такой ситуации методы интеллектуального анализа данных, системы распределенного искусственного интеллекта являются первостепенным средством решения различных задач. Статья посвящена вопросам применения методов искусственного интеллекта и нейро-нечетких моделей при принятии ответственных управленческих решений в логистических компаниях, активно использующих в своей деятельности современные информационно-коммуникационные технологии. Привлечение информационных технологий и процедур, используемых в мягких вычислениях, а также современных систем имитационного моделирования, в первую очередь многоагентных систем – систем распределенного искусственного интеллекта, позволяет довести решение логистических задач до количественного результата, что имеет особенно ценный характер для менеджера, совершающего определенное управленческое действие. Внешнюю среду окружения, в котором действуют и развиваются экономические системы, невозможно описать аналитическими выражениями, и в такой ситуации методы интеллектуального анализа данных, системы распределенного искусственного интеллекта являются первостепенным средством решения различных задач. Статья посвящена вопросам применения методов искусственного интеллекта и нейро-нечетких моделей при принятии ответственных управленческих решений в логистических компаниях, активно использующих в своей деятельности современные информационно-коммуникационные технологии. Привлечение информационных технологий и процедур, используемых в мягких вычислениях, а также современных систем имитационного моделирования, в первую очередь многоагентных систем – систем распределенного искусственного интеллекта, позволяет довести решение логистических задач до количественного результата, что имеет особенно ценный характер для менеджера, совершающего определенное управленческое действие.

В книге

СПб.: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2019.