Об'єкт дослідження - адаптивна система прийняття рішень на базі нейронної мережі та системи прецедентів. Мета дипломної роботи - вдосконалити систему прийняття рішень, розроблену раніше у рамках бакалаврської атестаційної роботи, шляхом додавання підсистеми самонавчання; дослідити зміни у ефективності прийняття рішень, проаналізувати результати дослідження та зробити висновок щодо максимально ефективної конфігурації розробленої системи. Дана система прийняття рішень має високу ефективність в умовах неординарних ситуацій та жорстких обмежень у часі, швидкість та точність прийняття рішень збільшується із часом. Адаптивні системи прийняття рішень, які функціонують на базі нейронної мережі, системи прецедентів та підсистеми формування ланцюга пріоритетів, схожі на розроблену у даній дипломній роботі, можуть бути використані при рішенні транспортних задач, прийнятті рішень щодо забезпечення безпеки об'єкту охорони, тощо. ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ, ПОКРОКОВИЙ ГРАЛЬНИЙ ДОДАТОК, СИНАПТИЧНІ ЗВ'ЯЗКИ, НЕЙРОННА МЕРЕЖА, ТАКТИЧНЕ РІШЕННЯ, САМОНАВЧАННЯ, БАЗОВА НАВЧАЛЬНА ВИБІРКА, ТАКТИЧНА МОДЕЛЬ ПОВЕДІНКИ, ПЕРСОНАЖ ПІД КЕРУВАННЯМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ, АДАПТИВНИЙ ІНТЕЛЕКТ, ПРЕЦЕДЕНТИ, ЛАНЦЮГ ПРІОРИТЕТІВ, ЕКСПЕРТНЕ ОЦІНЮВАННЯ, ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ. Объект исследования - адаптивная система принятия решений на базе нейронной сети и системы прецедентов. Цель дипломной работы - усовершенствовать систему принятия решений, разработанную ранее в рамках бакалаврской аттестационной работы, путем добавления подсистемы самообучения; исследовать изменения в эффективности принятия решений, проанализировать результаты исследования и определить максимально эффективную конфигурацию разработанной системы. Данная система принятия решений обладает высокой эффективностью в условиях неординарных ситуаций и жестких ограничений во времени, скорость и точность принятия решений увеличивается со временем. Адаптивные системы принятия решений, которые функционируют на базе нейронной сети, системы прецедентов и подсистемы формирования цепочки приоритетов, похожие на разработанную в данной дипломной работе, могут быть использованы при решении транспортных задач, принятии решений по обеспечению безопасности объекта охраны, и т.д. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ПОШАГОВОЕ ИГРОВОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ, СИНАПТИЧЕСКИЕ СВЯЗИ, НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, ТАКТИЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ, САМООБУЧЕНИЕ, БАЗОВАЯ ОБУЧАЮЩАЯ ВЫБОРКА, ТАКТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПОВЕДЕНИЯ, ПЕРСОНАЖ ПОД УПРАВЛЕНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, АДАПТИВНЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ПРЕЦЕДЕНТЫ, ЦЕПОЧКА ПРИОРИТЕТОВ, ЭКСПЕРТНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ, ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ. The object of research - an adaptive decision-making system based on neural network and system of precedent. The aim of the thesis - to improve decision-making system, developed earlier in the baccalaureate certification work by adding self-learning subsystem; investigate changes in the efficiency of decision-making, to analyze the results of this research to determine the most effective configuration of the developed system. This decision-making system is highly effective in the conditions of extraordinary situations and tight time constraints, the speed and accuracy of decision-making increases with time. Adaptive decision-making systems that based on a neural network system, precedents system and chaining priorities, like developed in this thesis work, can be used to solve transportation problems, making decisions to ensure the safety of the object of protection, etc. ARTIFICIAL INTELLIGENCE, TURN-BASED GAMING APPLICATIONS, SYNAPTIC CONNECTIONS, NEURAL NETWORK, TACTICAL DECISIONS, SELF-LEARNING, BASIC TRAINING SAMPLE, TACTICAL BEHAVIOR MODEL, NON-PLAYER CHARACTER, ADAPTIVE INTELLIGENCE, PRECEDENT, PRIORITIES CHAIN, EXPERT EVALUATION, DECISION MAKING.
