Интеллектуальные информационные технологии являются наиболее перспективным и развивающимся аппаратом анализа данных и поддержки принятия решений в современную эпоху информационных технологий.
Проектирование интеллектуальных информационных технологий, а тем более их коллективов, само по себе является достаточно сложной интеллектуальной процедурой, требующей затрат времени и привлечения высококвалифицированных специалистов. Главной причиной, препятствующей превращению ИИТ в действительно массовый инструмент поддержки принятия решений в конкретных ситуациях, является недостаточное число таких специалистов. Автоматизация проектирования ИИТ является выходом из сложившейся ситуации.
Предлагаемый подход предназначен для решения практических задач анализа данных и управления. Решение задач осуществляется коллективом интеллектуальных информационных технологий (ИИТ) – искусственные нейронные сети (ИНС), символьная регрессия (СР) и др. - который создается на основе самоорганизации, то есть автоматически без участия человека формируется состав коллектива и конкретный механизм участия в нем каждой из ИИТ.
В комплексе программ реализованы самоконфигурируемый генетический алгоритм (SelfCGA), локальный спуск (ЛС) и их комбинация для решения задач оптимизации, самоорганизующийся эволюционный алгоритм, на основе комбинации самоконфигурируемого алгоритма генетического программирования (SelfCGP) и самоконфигурируемого генетического алгоритма, для автоматической генерации символьных выражений, нейронных сетей и коллективов интеллектуальных информационных технологий для решения задач аппроксимации, классификации и прогнозирования. Все алгоритмы автоматически настраиваются на решаемую задачу.
Была проведена апробация разработанных алгоритмов на тестовых и ряде практических задач, продемонстрировавшая высокую эффективность разработанных подходов.