Дослідження методів штучного інтелекту для формування перегонової стратегії в умовах стохастичної невизначеності

Abstract

Об’єкт дослідження – процес формування перегонової стратегії. Предмет дослідження – методи штучного інтелекту. Мета роботи – підвищення ефективності перегонової стратегії в умовах стохастичної невизначеності за рахунок дослідження та застосування методів штучного інтелекту. Методи дослідження – математичного моделювання, штучного інтелекту (рекурентні мережі, навчання з підкріпленням), прийняття рішень та оптимізації, статистичного та емпіричного аналізу. Наукова новизна полягає в удосконаленні процесу підтримки прийняття рішень у стохастичних середовищах завдяки застосуванню алгоритму проксимальної оптимізації стратегії. Набув подальшого розвитку підхід до узагальненого нейромережевого моделювання за рахунок інтеграції попередньо навченої прогностичної моделі безпосередньо в симуляційну архітектуру. У результаті виконання роботи було проведено комплексне дослідження методів нейромережевого моделювання та евристичного пошуку для задач підтримки прийняття рішень в умовах стохастичної невизначеності. У межах дослідження було здійснено два незалежних етапи: праведно порівняльний аналіз архітектур рекурентних нейронних мереж для задачі прогнозування деградації шин та досліджено алгоритми послідовного прийняття рішень для формування стратегії перегонів.