Огляд наявних мультиагентних систем для задач інтелектуального аналізу даних

Проведено аналіз мультиагентних систем глибинного аналізу великих об’ємів даних, що були розглянуті як сукупність інтелектуальних агентів і зв’язків між ними. Показано, що процес аналізу включає сукупність етапів з інтеграції даних, попереднього опрацювання даних, класифікації даних, кластеризації даних, визначення асоціативних правил і представлення даних у формі бази знань. У роботі проведене дослідження з побудови методологічних основ визначення функціональності моделі мультиагентної системи. У якості параметрів оцінки виступали такі: оцінка роботи з даними та формування бази знань, оцінка організації архітектури та виконання процесів системою, оцінка ефективності навчання агентів, оцінка взаємодії функціональних елементів системи, оцінка взаємодії «людина-машина» й оцінка ефективності використання апаратних і програмних ресурсів інформаційних систем.