Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Выступление Протасова В.И. на тему "Теоретические основы систем коллективного интеллекта на базе информационной технологии эволюционного согласования решений"

19 октября 2016 г. в НИУ ВШЭ состоялось очередное заседание общемосковского научного семинара"МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА РЕШЕНИЙ  В ЭКОНОМИКЕ, БИЗНЕСЕ И ПОЛИТИКЕ".

Выступление Протасова В.И. на тему "Теоретические основы систем коллективного интеллекта на базе информационной технологии эволюционного согласования решений"

Докладчик: Протасов Владислав Иванович (доцент кафедры «Автоматизация» НИТУ МИСиС, к.ф.-м.н., зав. отделом по изучению и применению систем коллективного интеллекта АНО «Институт физико-технической информатики»)

Краткое описание доклада

В работе «Теоретические основы систем коллективного интеллекта на базе информационной технологии эволюционного согласования решений» приводится описание разработанного автором метода эволюционного согласования решений, основанного на оригинальном использовании генетических алгоритмов в группе акторов. Разработана математическая модель метода, позволяющая рассчитывать вероятность правильного решения тестовых заданий группой акторов в зависимости от их характеристик, их числа, количества итераций согласования и трудности задачи. Доказан ряд теорем, определяющих условия, при выполнении которых группа  получает правильное решение с вероятностью, близкой к единице. Определены условия, при выполнении которых групповой актор в большинстве случаев для задач произвольной трудности не дает ошибочных решений – дается либо правильный ответ, либо ответ «не знаю». Обоснована система измерения цены задачи в зависимости от ее трудности и ценности актора в зависимости от его подготовленности. Приведена методика сертификации акторов и определения трудности тестовых заданий, позволяющая ввести и поддерживать во времени систему измерения этих величин.