Извлечение оптимизационных моделей из данных: применение нейронных сетей

В статье разработаны методы построения нелинейных оптимизационных моделей из данных на основе использования обучающихся нейронных сетей. Предложен новый подход к построению таких моделей, когда в обучающей информации содержатся точки, принадлежащие только множеству допустимых решений, а о точках, не принадлежащих этому множеству, никакой информации нет. Разработан эвристический алгоритм поиска глобального экстремума в задаче, представленной эмпирической нелинейной нейронной моделью.