Proceedings of the International scientific and practical conference “Science, Technology and Culture: Strategies for Sustainable Development” (December 15-17, 2025) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Krakow, Poland, 2025. – 120 p.

19 вміє пристосовуватися, і ця здатність виявилася корисною й у математичних моделях [5]. Клональні алгоритми, мабуть, найвідоміші. Їх логіка досить пряма: те, що добре працює, треба «розмножити» й трохи змінити, щоб знайти ще кращий варіант [5]. Іноді це дає дуже швидкий прогрес, але іноді алгоритм «топчеться» біля локального рішення, якщо параметри підібрано невдало. Тому клональний підхід корисний, але не універсальний. У задачах оптимізації він часто дає хороші результати, особливо там, де важко передбачити форму функції або її мінімум [5;7]. Метод негативного відбору початково здається простішим, ніж він є насправді. Насправді, щоб система справді «запам’ятала» нормальні дані і реагувала лише на аномалії, потрібно згенерувати велику кількість детекторів [6]. У великих просторах це може бути складно. Однак у практичних задачах - наприклад, у моніторингу мережевого трафіку - цей метод працює досить надійно, якщо правильно підібрати пороги та спосіб порівняння [3]. Його сила - у здатності знаходити те, чого система раніше не бачила [6]. Імунні мережі працюють інакше. Вони більше схожі на живу систему, у якій елементи взаємодіють між собою. Через це мережа може підтримувати різноманітність, «розтягуючись» у різні боки простору рішень. У кластеризації та аналізі даних це корисно, бо дозволяє помічати структури, які інші алгоритми ігнорують або спрощують. Проте чітко передбачити поведінку мережі важче, і це часто відлякує практиків [2]. Дендритні алгоритми - ще один напрям, що увів поняття «контексту» у процес ухвалення рішення. На відміну від негативного відбору, тут враховується не лише схожість чи несхожість з нормою, а й тип сигналу, яким супроводжується спостереження. У деяких задачах це дає помітно менше хибно позитивних реакцій. Хоча метод складніший і потребує налаштовування, він виявився корисним для розпізнавання шкідливих дій у мережах та інших середовищах, де «нормальність» важко визначити однозначно [4].