Розв'язання логічних задач на основі машинного навчання

Abstract

У статті запропоновано спосіб розв’язання логічних задач‑головоломок на основі машинного навчання. Спосіб розраховано на попередню формалізацію задач у вигляді опису властивостей та відношень між ними. Оскільки кожна властивість має множину можливих значень, розв’язання задачі методами перебору має комбінаторну складність. При великій кількості властивостей та їх значень час розв’язання стрімко зростає.

The article proposes a method of solving logical puzzles on the basis of machine learning. The method is designed for the preliminary formalization of tasks in the form of description of properties and relations between them. Be-cause each property has a set of possible values, the solution of the puzzle by the methods of search has a combinatorial complexity. With a large number of properties and their values, the time of the solving is rapidly increasing.