Улучшенную версию известной нейросети LVI-PDNN, применяемой для оптимизации математических моделей в различных сферах, предложили ученые СФУ в партнерстве с зарубежными коллегами. По их словам, новая нейросеть станет первым "ассистентом инвестора", способным принимать решения в условиях реальной рыночной динамики. Статья опубликована в журнале Applied Mathematics and Computation.
Линейное программирование – инструмент оптимизации математических моделей, применяемых в ряде сфер. Например, при работе с финансами целью оптимизации выступает максимальная прибыль или минимальные затраты, объяснили ученые.
Уже более десяти лет нейронные сети активно применяются для решения в реальном времени задач линейного программирования с изменяющимися условиями, то есть так называемых динамических задач. В то же время интерес к финансовой оптимизации с помощью нейронных сетей также набирает обороты в мире, однако для этой сферы до сих пор не было создано инструмента решения динамических задач, отметили специалисты.
