УДК 004.02 ПРИМЕНЕНИЕ РАСТУЩЕЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ КВАДРАТИЧНОЙ ЗАДАЧИ О НАЗНАЧЕНИЯХ И. Л. <...> Каширина Воронежский государственный университет В статье предлагается и исследуется метод решения квадратичной задачи о назначениях с помощью растущей нейронной сети. <...> В качестве базовой постановки используется задача о размещении производственных объектов. <...> До сих пор считается нетривиальной задачей отыскать оптимальное назначение при размерности более 30Ч30 переменных, тогда как для близкой по формальной постановке задачи коммивояжера этот порог уже приблизительно равен 1000Ч1000. <...> Так как в реальных постановках размерность квадратичной задачи о назначениях существенно превышает число 30, на практике используются приближенные алгоритмы, среди которых главенствующее положение занимают генетические методы. <...> Однако для задачи коммивояжера хорошо себя зарекомендовал подход, основанный на оптимизации с применением растущих нейросетей [1]. <...> РАСТУЩИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ Эффективное практическое применение нейронных сетей для оптимизации возможно, если вычислительные затраты у соответствующей модели сети растут не слишком быстро с ростом размерности задачи. <...> Так, для задачи коммивояжера размерности n временные затраты при эмуляции сети Хопфилда растут как n6 т.к. каждый из n2 , нейронов имеет порядка n4 синаптических весов. <...> Фритцке и Вильке предложили нейросетевую систему, в которой с ростом размерности задачи затраты растут лишь линейно[2]. <...> Предложенная ими модель относится к классу растущих нейронных сетей. <...> Такие сети настраивают свою структуру в соответствии с требованиями решаемой задачи. <...> Они стартуют с очень простых и небольших струк©Каширина И. Л., 2007 52 тур, которые разрастаются и усложняются по мере необходимости. <...> Вместе с тем эти сети приобретает повышенную семантическую ясность, так как здесь имеет место не просто построение сети путем размещения смысловых структур в выбранной архитектуре <...>