Розглянуто питання підвищення швдкодії сортування за методом попарного обміну у разі його реалізації апаратним способом, тобто, на сортувальній нейромережі. Показано, що процедура сортування застосовується в різних прикладних задачах, наприклад, для ефективного зберігання та впорядкування мережевих адрес IP в додатках для мереж Web, що використовують бази даних, у системах обробки сигналів і зображень для прискорення процедури фільтрації. Розроблено реалізацію методу сортування попарним обміном на перспективній структурі - нейромережі з застосуванням оптоелектронної елементної бази, що дозволяє усунути труднощі, зумовлені організацією великої кількості міжз'єднань у нейромережі під час сортування масиву чисел. Показано доцільність представлення алгоритмів сортування в компактній і формалізованій формі з залученням модифікованої системи алгоритмічних алгебр В.М. Глушкова, оскільки застосування таких операторних представлень дозволяє формалізувати подання та забезпечити аналіз і вибір оптимального варіанта сортування (впорядкованої вибірки). Розраховано швидкодію розробленої сортувальної нейромережі та показано, що вона є достатньою для обробки великих масивів даних (до 1 000 слів розмірністю 32 біти), що дозволяє використати сортувальну нейромережу як спецпроцесор для систем, які працюють в реальному часі.

Рассмотрены особенности реализации процесса параллельной сортировки массива чисел на сортирующей нейросети. Проанализированы возможности реализации предлагаемой сортирующей нейросети на оптоэлектронной элементной базе.