Обучение системы исскуственного интеллекта алгоритмам поиска кратчайших цепей и покрывающих деревьев для решения задач планирования
Authors: Абрамов А.Л. , Васильева Н.Б. 
Published: October 2024

исследование направлено на изучение возможностей применения прикладных систем искусственного интеллекта для решения задач поиска кратчайших цепей и покрывающих деревьев (минимальных остовных деревьев) на графах, моделирующих реальные системы и используемых для решения задач планирования. Целью работы является разработка модуля имплементация алгоритмов решения задач на графах в систему отечественного прикладного искусственного интеллекта «RAZUM AI». Результаты исследования могут быть использованы для реализации процедур непрерывного планирования, основанные на задачах размещения, которые связаны с решением проблем: распределения средств и ресурсов по направлениям развития территорий и отраслей народного хозяйства; наилучшего расположения в определенных регионах и городах инвестиционных проектов, являющихся составной частью любой программы социально-экономического развития; размещения региональных и муниципальных программ, направленных на выполнения совокупности мер и мероприятий, локализованных определенным образом; логистики, выбора маршрутов, размещения таких систем, как сети расселения домашних хозяйств, торговых центров, поликлиник и больниц, постов пожарной охраны, фабрик, аэропортов, складских помещений, транспортных сетей, сетей производственной, инженерной и социальной инфраструктуры, представляемых в виде «сети сетей». В статье рассмотрена разработка модуля для решения экстремальных задач на графах на базе аппаратно-программной платформы отечественного искусственного интеллекта RAZUM AI и приложений по загрузке графовых данных, автоматизации обработки, преобразования данных и вывода результатов на дашборд. Обученная платформа ИИ предназначена для интерактивного поиска решения задач без необходимости прямого кодирования пользователем.

this research is aimed at studying the possibilities of using the applied artificial intelligence systems capabilities to solve problems of finding shortest paths and covering trees (minimum spanning trees) in graphs that can simulate real systems and used to solve planning problems. The purpose of the study is to implement algorithms module for solving problems on graphs into the domestic applied artificial intelligence system “RAZUM AI”. The study results can be used to implement continuous planning procedures based on placement tasks that are associated with solving problems: allocation of funds and resources in areas of the national economy territories and sectors development; the best location in certain regions and cities of investment projects that are an integral part of any socio-economic development program; placement of regional and municipal programs aimed at implementing a set of measures and procedures localized in a certain way; logistics, choice of routes, placement of systems such as household settlement networks, shopping centers, clinics and hospitals, fire protection posts, factories, airports, warehouses, transport networks, industrial, engineering and social infrastructure networks, represented in the form of "networks of networks". In the article the development of a module for solving extreme graph problems based on the hardware and software platform of the domestic artificial intelligence RAZUM AI and applications for loading graph data, automating data processing, converting data and displaying results on a dashboard was considered. The article considers. The trained AI platform is designed for interactive problem solving without the need for direct user coding.