В данном разделе определяется актуальность темы, формулируется цель и задачи исследования, описывается объект и предмет исследования. Также представляется обзор существующих подходов к моделированию поведения интеллектуальных агентов и обосновывается выбор имитационного моделирования как основного метода исследования. Определяются основные понятия и термины, используемые в работе.

В данном разделе рассматриваются ключевые понятия и принципы, лежащие в основе создания интеллектуальных агентов, включая архитектуры агентов, методы представления знаний и алгоритмы принятия решений. Будут изучены различные типы агентов (рефлексивные, целеполагающие, обучающиеся) и их особенности. Анализируются модели конкуренции и стратегии поведения агентов в условиях ограниченных ресурсов.

Рассматриваются распространенные архитектуры интеллектуальных агентов, такие как BDI (Belief-Desire-Intention), и их применение в различных задачах. Описываются преимущества и недостатки каждой архитектуры. Приводятся примеры реализации архитектур агентов.

Описываются основные методы принятия решений, используемые агентами, такие как алгоритм поиска, логическое программирование и машинное обучение с подкреплением. Рассматриваются их возможности и ограничения в контексте конкурентных задач.

Анализируются различные модели конкуренции, такие как модель Нэша и кооперативная теория игр. Исследуются стратегии поведения агентов, направленные на достижение целей в условиях конкурентного взаимодействия. Обсуждаются вопросы формирования коалиций и конкурентного преимущества.

В данном разделе описывается процесс разработки имитационной модели интеллектуального агента, включая выбор инструментальных средств моделирования, определение параметров модели и разработку алгоритмов поведения агентов. Обосновывается выбор используемых методов и инструментов, а также описываются основные компоненты модели и их взаимодействие. Детально прорабатывается логика поведения агентов в условиях конкуренции.

Обосновывается выбор программного обеспечения для имитационного моделирования. Сравниваются различные платформы, такие как AnyLogic, NetLogo, Repast Simphony, и описываются критерии выбора.

Определяются ключевые параметры модели, описывающие характеристики агентов и окружающей среды. Устанавливаются значения параметров на основе анализа существующих данных и экспертных оценок.

Описывается реализация алгоритмов поведения агентов с использованием выбранного инструментария. Рассматриваются алгоритмы принятия решений, стратегии взаимодействия и адаптации к изменениям в окружающей среде.

В данном разделе описывается процесс верификации и валидации разработанной имитационной модели. Верификация направлена на подтверждение соответствия модели логике функционирования системы, а валидация – на оценку соответствия результатов моделирования реальным данным. Проводятся тесты на корректность работы модели и анализ чувствительности к изменениям параметров.

Проводятся тесты на соответствие модели спецификациям и требованиям. Используются методы отладки и трассировки выполнения модели для выявления ошибок и неточностей.

Сравниваются результаты моделирования с реальными данными и экспертными оценками. Проводится статистический анализ для оценки точности и надежности модели.

Оценивается влияние изменений параметров модели на результаты моделирования. Выявляются наиболее важные параметры, определяющие поведение системы.

В заключении подводятся итоги проведенного исследования, формулируются основные выводы и предлагаются направления для дальнейших исследований. Обобщаются полученные результаты и оценивается вклад работы в развитие области моделирования интеллектуальных агентов.

В данном разделе приводится перечень использованных источников – книг, статей, интернет-ресурсов. Список литературы оформляется в соответствии с требованиями ГОСТ.