Анализ вычислительной трудоемкости федеративных алгоритмов нейрокогнитивного управления имитационными феногенетическими моделями растений

М. А. Абазоков, М. И. Анчеков, К. Ч. Бжихатлов, Ж. Х. Курашев, З. В. Нагоев, О. В. Нагоева, А. А. Унагасов, А. А. Хамов

Аннотация: Целью исследования является разработка методологии создания гибридов хозяйственно полезных растений с заданным набором фенотипических свойств на основе применения методов универсального искусственного интеллекта для управления федеративными имитационными моделями вегетации. Основной задачей данной работы является анализ вычислительной трудоемкости основных алгоритмов функционирования и обучения нейрокогнитивных систем управления федеративными имитационными моделями вегетации растений при использовании вычислителей различных типов. В работе приведены результаты оценки времени выполнения цикла диспетчеризации в федеративной системе имитационного моделирования феногенетической динамики растений на последовательном и параллельном вычислителе.

Ключевые слова: универсальный искусственный интеллект, мультиагентные системы, нейрокогнитивное управление, селекция растений, экспрессия генов, анализ вычислительной трудоемкости, федеративные алгоритмы.

Для цитирования. Абазоков М. А., Анчеков М. И., Бжихатлов К. Ч., Курашев Ж. Х., Нагоев З. В., Нагоева, О. В., Унагасов А. А., Хамов А. А. Анализ вычислительной трудоемкости федеративных алгоритмов нейрокогнитивного управления имитационными феногенетическими моделями растений // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2024. Т. 26. № 5. С. 107–128. DOI: 10.35330/1991-6639-2024-26-5-107-128