Аннотация:Данная работа нацелена на изучение свойств алгоритмов обучения с подкреплением для повышения эффективности решения задач, требующих вычислительно трудоёмкой реализации. Методы применяются к модельным задачам обработки функциональных схем логических функций: к упрощению и синтезу. В ходе работы описывается общая схема применяющихся алгоритмов и их альтернативных реализаций, указываются достоинства и недостатки применяющихся модификаций. Кроме того, обозначаются выявленные алгоритмические закономерности, позволяющие повысить эффективность рассматриваемых программ. Основная задача – сократить время работы трудоёмких алгоритмов, минимально потеряв точность их решения. Данный результат достигается как вводом параметров, регулирующих вычислительную сложность, так и эффектами обучаемости программы во время её работы.