Итак, построена и исследована компьютерная модель эволюционирующей популяции автономных самообучающихся агентов в двумерной клеточной среде. Система управления агентов основана на логических правилах вида «Если имеет место ситуация S (t), то следует выполнить действие A (t)». Особое внимание уделено процессам формирования новых правил, что важно в случае большого числа ситуаций, а также тогда, когда есть ситуации, неизвестные заранее.
Изложенная модель может быть развита в нескольких направлениях. Отметим возможные подходы. Набор правил классифицирующей системы может быть заменен нейросетевым адаптивным критиком, обеспечивающим оценку качества ситуаций и прогноз будущих ситуаций [4]. Метод обучения с подкреплением может быть заменен методом семантического вывода [5]. Также интересно проанализировать возможность использования в близких моделях ДСМ-метода [6]. Изложенный подход близок к постановке работ по проекту «Животное», который разрабатывался М. М. Бонгардом с сотрудниками в 1970 годах [7]. В этом проекте была рассмотрена общая схема поведения модельных организмов, использующих запоминание фактов, имеющих вид, близкий к правилам по формуле (1).
Важным направлением будущих исследований является и более детальный анализ поведения агентов с несколькими потребностями, например, с потребностями питания и безопасности. При высокой потребности питания агенты должны искать скопления пищи, при высокой потребности безопасности агенты должны избегать области скопления других агентов. Для моделирования потребности питания имеет смысл ввести мотивацию к поиску пищи M (t) и анализировать динамику мотивации аналогично работе [8]. При наличии нескольких потребностей возможно формирование иерархических систем управления агентом. В частности, переключение от одного блока управления к другому возможно на основе регулирования одной или нескольких мотиваций M (t).
Также отметим, что анализируемые методы формирования адаптивного поведения автономных агентов составляют определенный этап работ по проекту «Мозг анимата», направленному на изучение адаптивного поведения модельного организма (анимата) с несколькими естественными потребностями [9,10].
Итак, построена модель автономных агентов, которые путем самообучения формируют свое поведение. Проведено компьютерное моделирование обучения цепочкам действий. Агенты обладают простыми когнитивными способностями: они запоминают закономерности взаимодействия с внешней средой в системе логических правил.
