Сравнительный анализ характеристик ландшафтов функции приспособленности реальных систем и нейросетевых моделей

Abstract

Тема диссертации связана с основными проблемами эволюционной биологии - детерминированности, воспроизводимости и предсказуемости эволюции. Используется эвристический модельный подход, в качестве объекта которого выбраны формальные нейронные сети, процесс обучения которого феноменологически эквивалентен биологической эволюции. Основная идея работы состоит в сопоставлении свойств ландшафтов приспособленности, (формируемых эволюционными траекториями) реальных систем и нейросетевых моделей. Модельный объект представляет собой полносвязную сеть, обучаемый с помощью алгоритма случайного поиска с возможностью выбора случаев сильного и слабого отбора.Полученные результаты, демонстрирующие схожие свойства ландшафтов систем обоих типов, открывают перспективы для дальнейших исследований