Мультиагентна система гібридних сервісів із механізмами когнітивної апроксимації експертних функцій в умовах волатильності ринку

Abstract

Об'єкт дослідження – процес функціонування цифрових сервісних платформ в умовах екстремальної волатильності та дефіциту ресурсів. Предмет дослідження – методи автономної реконфігурації гібридних систем та заміщення фізичних вузлів когнітивними модулями. Мета роботи – розробити концепцію та математичну модель інтелектуальної системи TeamFinder, здатної до автономної адаптації та підтримки структурної живучості шляхом трансформації розривів сервісного ланцюга в протокол інформаційної компенсації. Методи дослідження – мультиагентне моделювання, теорія графів, методи обробки природної мови (Sentence-BERT), ієрархічне мережеве планування (HTN). У звіті розглядається проблематика нестабільності традиційних сервісних платформ в умовах воєнного стану. Запропоновано архітектуру гібридної системи TeamFinder з можливістю автономної підстановки ШІ асистентів (DIY Mode) замість відсутніх виконавців. Розроблено математичну модель на базі динамічних графів та ентропійного фільтру. Система забезпечує самовідновлення. структур