ЕВОЛЮЦІЯ АЛГОРИТМІВ НА ГРАФАХ: ВІД КЛАСИЧНИХ МЕТОДІВ ДО МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Abstract

Алгоритми на графах використовуються як у класичних методах обробки даних, так і у машинному навчанні та штучному інтелекті. Графи - це універсальний спосіб представлення зв’язків між об’єктами. Вони є основою для практичних завдань прикладного програмування. Основними етапами теорії графів та алгоритмічних рішень являються задачі пошуку найкоротших шляхів, оптимізації маршрутів, кластеризації, аналізу мереж та обробки великих даних. Класичні алгоритми мають свої переваги та обмеження в умовах зростання складності інформаційних систем, оскільки забезпечують високу точність і передбачуваність результатів, проте часто втрачають ефективність при роботі з великими обсягами динамічних та слабоструктурованих даних, що потребує застосування адаптивних методів машинного навчання й інтелектуального аналізу графових структур. Поєднання класичних алгоритмів із методами машинного навчання та інтеграція методів штучного інтелекту й машинного навчання у графові структури створює графові нейронні мережі у складі інтелектуальних систем аналізу Big Data. Розглянуто еволюцію алгоритмів на графах від класичних детермінованих методів обробки до адаптивних інтелектуальних підходів, що базуються на машинному навчанні та нейронних мережах. Здійснено порівняльний аналіз класичних алгоритмів на графах і методів машинного навчання за критеріями точності, масштабованості та обчислювальної складності.