Title: | Ontological approach to the development of hybrid problem solvers for intelligent computer systems |
Other Titles: | Онтологический подход к разработке гибридных решателей задач интеллектуальных компьютерных систем |
Authors: | Shunkevich, D. V. |
Keywords: | материалы конференций;OSTIS;problem solver;multiagent system;problem-solving model;ontological approach |
Issue Date: | 2021 |
Publisher: | БГУИР |
Citation: | Shunkevich, D. Ontological approach to the development of hybrid problem solvers for intelligent computer systems / D. Shunkevich // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2021) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. – Минск, 2021. – Вып. 5. – С. 63–74. |
Abstract: | The paper considers an ontological approach to the development of problem solvers for intelligent computer systems based on the OSTIS Technology. The formal interpretation of such concepts as action, problem, class of actions, class of problems, method, skill is clarified, which together made it possible to define on their basisthe concepts of a problem-solving model and a problem solver. The results obtained will improve efficiency of the component approach to the development of problem solvers and automation tools for the development of problem solvers. |
Alternative abstract: | В работе рассмотрен онтологический подход к разработке решателей задач интеллектуальных компьютерных систем на основе технологии OSTIS. Уточнена формальная трактовка таких понятий как действие, задача, класс действий, класс задач, метод, навык, что в совокупности позволило определить на их основе понятие модели решения задач и решателя задач. Полученные результаты позволят повысить эффективность
компонентного подхода к разработке решателей задач и средств автоматизации разработки решателей задач. |
URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/45445 |
Appears in Collections: | OSTIS-2021
|