Сьогодні електронна комерція є одним з найактивніших та найбільш перспективних сегментів глобальної економіки, для якого характерним є стале зростання обсягів та активне вдосконалення засобів і технологій. Інтелектуалізація систем електронної комерції сьогодні є одним з основних трендів їх розвитку та ефективного функціонування в конкурентному середовищі. Одним з найперспективніших засобів вирішення цієї категорії задач є використання інтелектуальних агентів (ІА). Сучасний підхід до моделювання процесу підтримки прийняття рішень, зокрема, в електронній комерції використовує принцип петлі Бойда, який передбачає багаторазове повторення циклу з чотирьох послідовних взаємопов'язаних процесів (етапів): спостереження - орієнтація - прийняття рішення - дія. Згідно із гіпотезою Бойда - вища швидкість виконання циклу - точність оцінок етапів циклу забезпечує перевагу над конкурентом. Мета роботи - розроблення засобів ефективного планування дій інтелектуальних агентів систем електронної комерції в конкурентному середовищі на основі онтологій, та зведення задачі планування дій інтелектуальних агентів до задачі динамічного програмування. Розроблено математичне забезпечення та метод планування дій ІА на основі адаптивних онтологій. Цей метод можна використати для ефективного функціонування ІА у конкурентному середовищі СЕК, яке моделюється петлею Бойда. Для планування дій ІА використано адаптивну онтологію. З цією метою у загальноприйнятий трьохелементний кортеж, який задає онтологію (множина понять, відношень та їх інтерпретація), нами додано дві скалярні величини (важливість понять та відношень), які використовуються для пошуку ефективного шляху реалізації плану ІА. Така оцінка елементів онтології дає змогу звести задачу планування дій ІА в конкурентному середовищі до задачі динамічного програмування. Побудовано модель планування дій інтелектуальних агентів систем u1077 електронної комерції з використанням онтологічного підходу. Розроблено метод оцінки дій інтелектуальних агентів на основі адаптивних онтологій. Така оцінка дає змогу звести задачу планування дій до задачі динамічного програмування. Висновки: аналіз результатів дій ІА дозволяє визначити причин формування цільової аудиторії за набором характеристик функціонування СЕК. Регулюючи тематичний набір контенту, його унікальність, оперативність його формування та адекватне управління ним згідно індивідуальних потреб постійного користувача, можна моделювати межі цільової соціальної аудиторії та кількість унікальних відвідувачів з пошукових систем. На рис. 5 - 6 подані результати роботи розроблених систем у вигляді графіків, з яких випливає, що при наявності всіх типів ІА суттєво збільшується обсяг відвідувань та унікальних користувачів.