Выбор топологии и настройка весов связей искусственной нейронной сети (ИНС) являются одними из важнейших этапов при использовании нейросетевых технологий для решения практических задач. От этих этапов напрямую зависит качество (адекватность) полученной нейросетевой модели, системы управления и т.д.
Построение искусственной нейронной сети по традиционной методике выполняется, фактически, методом проб и ошибок. Исследователь задает количество слоев, нейронов, а также структуру связей между ними (наличие/отсутствие рекуррентных связей), а затем смотрит, что же у него получилось — сеть обучается с помощью какого-либо метода, а затем тестируется на тестовой выборке. Если полученные результаты работы удовлетворяют заданным критериям, то задача построения ИНС считается выполненной успешно; в противном случае — процесс повторяется с другими значениями исходных параметров.
Естественно, бурное развитие теории и практики использования генетических алгоритмов, заставило исследователей (лень — двигатель прогресса) искать способы применить их к задаче поиска оптимальной структуры ИНС (эволюция нейронных сетей или нейроэволюция), тем более, что, так сказать, proof-of-concept был налицо, или, точнее, в голове — природа наглядно демонстрировала решаемость подобной задачи на примере эволюции нервной системы с последующим образованием и развитием головного мозга.
