АДАПТИВНАЯ СИСТЕМА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Герасимов Василий Александрович

В статье предлагается новая архитектура системы искусственного интеллекта, направленная на решение задач оптимизации и модернизации информационных систем. Архитектура позволяет проводить оптимизацию различных информационных систем с использованием методов многокритериальной оптимизации, при этом оставаясь максимально гибкой. Подход позволяет искусственному интеллекту автоматически анализировать и классифицировать системы и предлагать стратегии оптимизации. Основное внимание уделяется применению многокритериальных методов оптимизации, самообучению и взаимодействию с пользователем системы искусственного интеллекта. Исследованы классические методы оптимизации и их применимость к исследуемой области применения и к системе в целом. Выявлены проблемы применения классических методов оптимизации при многокритериальной оптимизации и предложена методика оптимизации системы искусственного интеллекта на основе двух методов оптимизации: SLSQP и NSGA-II. Рассмотрен принцип и необходимость способности к самообучению подобных систем искусственного интеллекта, а также предложены на основе исследования оптимальные методы обучения искусственного интеллекта. Рассмотрены дальнейшие исследования данной системы в целях ее дальнейшего улучшения и повышения эффективности для решения задач оптимизации информационных систем.

Ключевые слова:Искусственный интеллект, архитектура нейронных сетей, оптимизация, многокритериальные методы оптимизации