Многоагентные системы принятия решений представляют особый интерес для проектирования эффективных систем управления сложными процессами. Учитывая факт наличия собственного Искусственного Интеллекта, Агенты способны к самоорганизации и накоплению знаний, что является очень важным в процессе принятия решений при управлении процессами с динамическим пространством состояния . Большинство алгоритмов и моделей Искусственного Интеллекта, и для накопления знаний Агентами, реализованы на базе нейронных сетей, генетических алгоритмов, нечеткой логики, модели коллективного разума и поведения. Используемые модели обеспечивают как качественное, так и количественное обеспечение функциональности Много-Агентной системы, однако, в процессе моделирования коалиционных МногоАгентных систем возникают затруднения связанные с процессом представления коалиции и динамические процессы в топологии и реконфигурации коалиции.