Разработка и исследование комплекса гибридных моделей, архитектур и поисковых алгоритмов для интегрированных информационных систем поддержки принятия решений на биоинспирированных методов и многоагентных технологий

Современные достижения в области микроэлектроники, технологий хранения и передачи данных и информационных технологий позволили создать эффективную платформу для распределенных вычислений в Интернете (Метакомпьютинг). Платформа потенциально может применяться при решении актуальных задач науки и техники. Однако, отсутствие адекватных моделей, эффективных методов и алгоритмов организации распределенных вычислений, учитывающих неоднородность, изменчивость параметров и состава вычислительных устройств (структурную динамику), задержки в сети (латентность) затрудняют создание программно-аппаратных систем, направленные на решение практических задач. Наряду с этим отсутствует качественная методология проектирования сложных программных систем для распределенных платформ, таких как, например, современные автоматизированные системы управления инфраструктурой большого города (мегаполиса) в рамках концепции «умный город». Такие системы должны уметь решать задачи в области принятия решения, имеющие большую размерность и алгоритмическую сложность. «Умный город» - это сложноорганизованная социо-кибер-физическая сущность, обладающая большим количеством контуров управления и точек принятия решения в своей структуре. Это приводит к тому, что большое количество подобных проектов не реализуется вовсе или реализуется с существенным нарушением сроков. Один из естественных способов создания программно-аппаратных систем для распределенных платформ - это использование агентно-ориентированного подхода. В этом случае возможно создание довольно больших сообществ агентов, решающих совместно масштабную вычислительную задачу. Взаимодействие агентов (конкуренция и/или кооперация) может быть реализовано в рамках: децентрализованных Р2Р, локально-централизованных (команды, альянсы) или полностью централизованных структур, что требует разработки новых процедур (методов и алгоритмов) принятия решений в сложных, неопределенных и зачастую противоречивых условиях. Таким образом, актуальность решения данных проблем заключается в создании комплекса гибридных моделей, архитектур и поисковых алгоритмов принятия решений, основывающихся на биоинспирированном подходе.