Zastosowanie sieci neuronowych i metaheurystyk do optymalizacji złożonych procesów

Opowiem o metodzie przybliżania wyników symulacji komputerowej ruchu drogowego przy pomocy sieci neuronowych, dzięki której można efektywnie przeszukiwać duże przestrzenie możliwych ustawień sygnalizacji świetlnej (np. przy pomocy alg. genetycznych) i znajdować optymalne strategie. Rozwiązanie to może znaleźć zastosowanie w systemach sterowania ruchem drogowym w czasie rzeczywistym oraz w wielu innych zagadnieniach wymagających przeprowadzania dużej liczby czasochłonnych symulacji komputerowych, np. do znajdowania optymalnych lokalizacji i pojemności parkingów lub stacji ładowania pojazdów elektrycznych. Okazuje się, że podobne metody mogą znaleźć zastosowanie również w wielu innych obszarach, w których przeprowadza się duże ilości wymagających obliczeniowo symulacji komputerowych, np. w medycynie i bioinformatyce, do modelowania metabolizmu w komórkach oraz modelowania rozwoju nowotworu i optymalizacji procesu leczenia.