УДК 004.021
АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В РАСПРЕДЕЛЁННЫХ IOT-СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ МУЛЬТИАГЕНТНОГО ПОДХОДА
М. М. Благирев, аспирант, ассистент каф. ИиППО ИИТ РТУ МИРЭА, Москва, Россия;
orcid.org/0009-0008-2853-3411, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
А. О. Костыренков, магистрант, ассистент каф. ИиППО ИИТ РТУ МИРЭА, Москва, Россия;
orcid.org/0009-0007-0294-694X, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Проведён комплексный анализ методов принятия решений в распределённых IoT-системах на основе мультиагентного подхода. Рассмотрены три типа архитектур систем поддержки принятия решений: распределённая, иерархическая и гибридная с интеграцией больших языковых моделей. Представлен обзор архитектурных особенностей, выделены ключевые характеристики, такие как степень централизации управления, адаптивность и механизмы межагентного взаимодействия. Для оценки эффективности подхода использованы нейросетевые модели глубокого обучения и ансамблевые алгоритмы. Проведено экспериментальное тестирование на задаче прогнозирования качества вина. Сравнение моделей выполнено по средней абсолютной ошибке и коэффициенту детерминации в табличной форме с указанием предсказанных и реальных значений. Результаты исследования показывают преимущества ансамблевых методов в задачах прогнозирования по табличным данным, в то время как нейросетевые модели эффективнее при наличии временных зависимостей. Даны практические рекомендации по выбору методов и архитектур в зависимости от специфики решаемых задач.
Ключевые слова: IoT, мультиагентные системы, принятие решений, нейросетевые алгоритмы, ансамблевые методы, LLM, MARL, прогнозирование, распределенные системы.