Моделирование правдоподобных рассуждений в интеллектуальных системах на основе прецедентов, методов нечеткой логики и мультиагентного подхода

Проект направлен на решение фундаментальной проблемы в области искусственного интеллекта, связанной с моделированием правдоподобных рассуждений в интеллектуальных системах, к которым относятся интеллектуальные системы поддержки принятия решений, динамические экспертные системы, системы экспертной диагностики, SCADA-системы, системы на основе аналогий и прецедентов. Для моделирования правдоподобных рассуждений в интеллектуальных системах, ориентированных на динамические, открытые предметные/проблемные области и поиск решения в условиях наличия ограничений по времени и неопределенности в исходной информации и экспертных знаниях, в качестве базовых предлагается использовать эффективные методы и средства представления и оперирования знаниями на основе прецедентов, методов нечеткой логики и мультиагентного подхода. Наличие указанных механизмов в интеллектуальных системах позволяет лицу, принимающему решения, своевременно осуществлять диагностирование проблемной ситуации и принимать адекватные управляющие воздействия на объект управления для нормализации сложившейся ситуации.