Для задач оптимизации предложен новый (доменный) алгоритм перехода нейросетевой системы типа модели Хопфилда в стабильное состояние. В рассматриваемой нейронной модели отдельные спины-нейроны объединены в более крупные агрегаты - домены. Соответствующим образом модифицировано решающее правило - запрещен переворот отдельно взятого спина в домене, допускаются только перевороты всего домена в целом (т.е. одновременный переворот всех образующих домен спинов), переворот домена определяется только знаком энергии его взаимодействия с остальной системой, энергия взаимодействия спинов внутри домена не играет роли. Объем памяти такой нейросети линейно возрастает с ростом размеров доменов (числом входящих в него спинов). Показано, что в задачах оптимизации доменная динамика позволяет находить более глубокие минимумы, чем спиновая динамика модели Хопфилда. Обсуждено применение предлагаемого алгоритма для оптимизации многоагентной системы.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"