abstract: Описывается новый метод использования интеллектуальных агентов для построения имитационных моделей принятия решений. В основе метода лежит использование двух типов агентов: агент обучения классификатора и агент комбинирования классификатора. Каждый агент обучения классификатора отвечает за чтение вертикального среза выборок и обучение локального классификатора, в то время как агент комбинирования классификатора разработан для комбинации результатов классификации агентов обучения классификатора. Ключевым моментом метода является то, что каждое из подмножеств для агентов обучения классификатора образуется путем разделения признаков, а не серии выборок среды распределения.
keywords: агент обучения классификатора, агент комбинирования классификатора, искусственный интеллект, интеллектуальные агенты, индивидуальные траектории, референтные группы