Данная статья посвящена моделированию интеллектуального агента для решения экономических задач в сельском хозяйстве с учетом устойчивого развития территорий. Поднимаются проблемы, с которыми сталкиваются фермеры на различных этапах развития бизнеса, а также предлагается применение интеллектуальных систем, основанных на мультиагентных нейрокогнитивных принципах, для анализа и прогнозирования рисков, оптимизации производства и управления рисками в сельском хозяйстве. Результаты исследования могут быть полезны для фермеров и предпринимателей в данной области, помогая им эффективно управлять своим бизнесом и принимать обоснованные экономические решения
Исследование посвящено разработке алгоритмов и программного обеспечения для моделирования процессов рассуждения и принятия решений на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур. В основе подхода лежит абстракция взаимодействия нейронов мозга, где каждый нейрон рассматривается как рациональный агент, максимизирующий свою целевую функцию. Программное обеспечение реализовано по клиент-серверной архитектуре: клиент – редактор для визуализации и редактирования агентов, сервер – ядро, моделирующее взаимодействие агентов и управляющее их поведением. Архитектура поддерживает 3D-визуализацию и сетевой обмен сообщениями. Дальнейшая работа направлена на улучшение визуализации и оптимизацию отображения большого числа агентов