Метою роботи є порiвняння iснуючих моделей керування агентiв у мультиагентних системах, аналiз їх переваг та недолiкiв. Розглядається використання моделi керування на основi штучних iмунних систем, а також порiвняння останньої з iснуючими моделями. Запропонована модель керування агентiв використовується для вирiшення проблеми симуляцiї бойових дiй. Проведено порiвняння ефективностi цiєї моделi з моделями на основi генетичного алгоритму та штучної нейронної мережi. АГЕНТ, МУЛЬТИАГЕНТА СИСТЕМА, ШТУЧНА IМУННА СИСТЕМА, АДАПТИВНА СИСТЕМА, МОДЕЛЬ КЕРУВАННЯ This paper contains the comparison of existing agent control models in multiagent systems which includes analysis of their advantages and disadvantages. Problems one is going to face using those models for creation of multi-agent systems are covered. An agent-control model based on the usage of artificial immune systems is proposed and compared to existing models. The proposed model is used for implementing of a multi-agent system which is needed to solve a battlefield simulation. The performance comparison of the proposed model with models based on genetic algorithms and on artificial neural networks are covered. AGENT, MULTI-AGENT SYSTEM, ARTIFICIAL IMMUNE SYSTEM, ADAPTIVE SYSTEM, CONTROL MODEL
