Целью данной работы является создание метода целенаправленного влияния на интеллектуального агента, способного изменить поведение группы, составленной из таких агентов. Актуальность темы исследования определяется тем, что воздействие на коллектив — сложная задача, имеющая большое практическое значение. Известно, что правильное управление группой работников, школьников или студентов оказывает благотворное влияние на участников, повышает достигаемые ими практические результаты и сплачивает их, поэтому разработанные методы могут быть использованы для повышения эффективности менеджмента и образования. С технической точки зрения, актуальностью работы является развитие подхода к управлению группами роботов или программных агентов с элементами социальных структур. Способы целенаправленного управления коллективами, состоящими из людей, давно развиваются в рамках педагогики, социологии, психологии и других гуманитарных наук. Достигнутые при этом результаты весьма значительны, однако многие разработанные концепции имеют значительные недостатки. Часть созданных подходов плохо формализуется, и их применение является скорее искусством, чем наукой. В других случаях использование известных методов может быть неудачным из-за нестрогой постановки задачи и множества плохо поддающихся учёту побочных факторов и условий.

Чтобы улучшить ситуацию, разумно описать задачу влияния на коллектив более строго — например, с использованием методологий, активно развивающихся в рамках исследований по искусственному интеллекту. Способы влияния на коллектив, изученные на простейших модельных объектах, в дальнейшем можно применить к конкретным практическим задачам, например, в области образования или менеджмента, с сохранением строгости и высокой надёжности.

В данном исследовании предлагается формализовать влияние на поведение коллектива как задачу оптимизации управления сложной системой. Для этого поведение отдельного члена коллектива (агента) моделируется с использованием целевой функции, участвующей в выборе одного из возможных действий в соответствии с параметрами — относительными приоритетами допустимых действий, и методов оптимизации. Считается, что эти параметры поддаются внешнему контролю. Знания каждого агента об окружающем мире описываются в виде семиотической сети, пригодной для анализа текущего состояния агента и планирования его деятельности. Поведение управляемого разработанной системой одиночного агента исследуется на примере расширенной задачи фуражировки с проведением вычислительных экспериментов на компьютерной модели. Оптимизация приоритетов выполнения различных целей определяет успешность работы агента.

Помимо приоритетов, свобода действий агента ограничивается необходимостью выживания. В этих условиях агент должен адаптироваться к внешней среде и внешним требованиями, при этом он будет способен как поддерживать своё функционирование, так и добиваться целей в соответствии с приоритетами.

Моделирование работы двух типов агентов показало применимость подхода с сохранением адаптивных свойств агента. При этом целевое поведение меняется в широких пределах. Результаты, полученные для одиночного агента, в дальнейшем планируется дополнительно проверить для групп социально взаимодействующих агентов.