No description available.

No description available.

No description available.

Искусственные нейронные сети – это концепция, которая исследуется с середины XX века, но до сих пор но только сейчас они переживают очень высокий темп роста. Благодаря значительным улучшениям в их поведения, за последние годы их использование перешло от использования только в академических целях до полностью внедрено и функционирует в нашей жизни. Эти нейронные сети являются системами, которые используются во многих различных приложениях в настоящее время. Таким образом, это дает нам главная особенность нейронных сетей: эти системы легко построить, самая большая проблема заключается в реализации алгоритма обучения, который состоит из следующих элементов алгоритм обучения, который состоит из нескольких очень простых итеративных математических операций (даже меньше, если мы используем и, в тоже время, это очень мощные системы. / Artificial neural networks are a concept that has been researched since the middle of the 20th century, but until now, but only now, they are experiencing a very high rate of growth. Due to significant improvements in their behavior, in recent years their use has gone from being used for academic purposes only to being fully implemented and functioning in our lives. These neural networks are systems that are used in many different applications nowadays. Thus, this gives us the main feature of neural networks: these systems are easy to build, the biggest problem is to implement a learning algorithm, which consists of the following elements, a learning algorithm that consists of several very simple iterative mathematical operations (even less if we use and At the same time, these are very powerful systems.

Evolutionary algorithms are machine learning techniques that can be used in many applications of optimization problems in various fields. Banking route planning is a combinatorial optimization problem. The paper proposes a genetic algorithm for planning routes for bank employees. Computational experiments have been carried out, and the effectiveness of the proposed method has been shown. / Эволюционные алгоритмы - это методы машинного обучения, которые можно использовать во многих приложениях задач оптимизации в различных областях. Планирование банковских маршрутов представляет собой задачу комбинаторной оптимизации. В работе предложен генетический алгоритм планирования маршрутов банковских работников. Проведены вычислительные эксперименты, показана эффективность предложенного метода.

No description available.

No description available.

No description available.

No description available.

Данная работа посвящена разработке алгоритма для построения динамической модели потоков научной миграции. В работе изучаются теоретические аспекты миграции населения, производится сбор и анализ статистических данных Росстата и зарубежных источников. Также проводится обзор теоретико-методологических подходов к моделированию научной миграции, далее для создания модели определяются необходимые предположения, ограничения и параметры. Была составлена математическая формула для расчета и создан алгоритм с помощью пакета программ Matlab. Результаты работы алгоритма были проанализированы. / This work is devoted to the development of an algorithm for constructing a dynamic model of scientific migration flows. The paper studies the theoretical aspects of population migration, collects and analyzes statistical data from Rosstat and foreign sources. Also, a review of theoretical and methodological approaches to modeling scientific migration is carried out, then the necessary assumptions, limitations and parameters are determined to create a model. A mathematical formula for the calculation was drawn up and an algorithm was created using the Matlab software package. The results of the algorithm were analyzed.