Предложена концепция эволюционного обучения искусственных систем. Сформулировано новое понимание дискретности процесса обучения с учетом принципа ограниченности жизненного цикла искусственной системы. Предложена двухмодульная концепция моделирования искусственных систем, состоящих из двух взаимосвязанных модулей, имеющих различные свойства и жизненный цикл. Введено новое понятие B-System. Проведена формализация процесса эволюционного обучения на базе ресурсного подхода. Сформулированы принципы, позволяющие технологически упростить процесс обучения искусственных систем, понизить сложность взаимосвязей и действующих факторов взаимодействия пары "искусственная система — среда обучения".
Запропоновано концепцію еволюційного навчання штучних систем. Сформульовано нове розуміння дискретності процесу навчання з урахуванням принципу обмеженості життєвого циклу штучної системи. Запропоновано двох-модульну концепцію моделювання штучних систем, що складаються з двох взаємоповязаних модулів, які мають різні властивості та життєвий цикл. Введено нове поняття B‑System. Проведено формалізацію процесу еволюційного навчання на базі ресурсного підходу. Сформульовано принципи, що дозволяють технологічно спростити процес навчання штучних систем, знизити складність взаємозв’язків і діючих факторів взаємодії пари "штучна система – середовище навчання".
The concept of evolutionary learning artificial systems is proposed. A new understanding of the discreteness of the learning process taking into account the principle of limited life cycle artificial systems is formulated. The two-module concept of artificial system modelling, consisted of two interconnecting modules that have different properties and life cycle, is proposed. New concept of B-System is introduced. The artificial systems evolutionary learning task formalization on the base of resource approach is executed. The principles, which allow to technologically simplify the artificial systems learning processes, to decrease the “artificial system – learning environment” pair connections and interaction factors complexity, are formulated.
