Публикации автора

Статья описывает разработанный алгоритм расчета параметров, необходимых для классификации застройки на морфотипы в соответствии с методикой Space Matrix, представленной в работе Space, Density and Urban Form, для классификации городской застройки и последующего изучения ее функциональных возможности с решением задач в различные эволюционные периоды развития отдельных урбанизированных территорий. Использование QGIS позволит применять указанный алгоритм для широкого круга лиц и оптимизировать временные затраты на расчет различных характеристик.

В настоящей статье рассматриваются аспекты применения методов машинного обучения к существующим способам моделирования поведения интеллектуальных агентов для обеспечения возможности агентам повысить показатели своей эффективности в моделях конкуренции. Практическая значимость исследования представлена разработкой подхода к моделированию поведения интеллектуальных агентов, за счет которого можно повысить эффективность их функционирования в таких сферах деятельности, как компьютерные игры, разработка беспилотных летательных аппаратов и поисковых роботов, изучение городской и транспортной мобильности, а также в прочих сложных системах. Проведен обзор существующих методов машинного обучения (обучение с подкреплением, глубокое обучение, Q-обучение) и способов моделирования поведения агентов (модель на правилах, конечно-автоматная модель поведения, деревья поведения). Выбрана наиболее подходящая к задаче комбинация метода обучения и модели поведения: деревья поведения и обучение с подкреплением. Средствами Unity реализована тестовая платформа, разработаны модели поведения четырех основных архетипов агентов, которые должны соревноваться в задаче сбора ресурсов в условиях ограниченного времени. Реализован обученный агент с помощью средств Unity ML и TensorFlow. На базе тестовой платформы проведена серия экспериментов в различных условиях: ограниченность, изобилие, среднее количество ресурсов. В рамках эксперимента тестировалась способность разработанной модели поведения интеллектуального агента выигрывать в условиях конкуренции с агентами, снабженными различными вариантами традиционных моделей поведения на базе деревьев поведения. Оценены работоспособность и преимущества использования разработанной модели поведения. Проанализированы результаты эксперимента, сделаны выводы относительно потенциала выбранной комбинации методов.