시스템 은 상호 대화 하 는 소프트웨어 에이전트 의 목적 함수 를 지속 적 으로 최적 화 하 는 프로세스 , 병렬 프레임워크 및 고유 적응 방법론 을 포함 한다 . 에이전트 는 데이터 의 배치 가 처리 된 후 각각 의 에이전트 의 연역 패러다임 ( 가령 , 믿음 네트워크 , 결정 트리 등 ) 의 기여 를 나타내 는 내 쉬 균형 으로 수렴 한다 . 에이전트 의 네트워크 는 차후 순위 화 연산자 를 계산 하 기 위한 최상 의 행렬 을 나타낸다 . 본 특허 는 복수 의 연역 패러다임 을 유연 한 , 장애 - 허용 시스템 으로 조합 하 는 효율 을 가능 하 게 한다 . 본 특허 는 또한 인공 신경망 , 기계 학습 에이전트 ( 처리 모듈 또는 개체 ) 의 앙상블 , 또는 임의 적 네트워크 ( arbitrary network ) 의 수렴 에 필요 한 자원 을 계산 하 는 효율 및 최적화 를 가능 하 게 한다 . 본 특허 에 의해 시스템 은 처리 가 진행 되 는 동안 저 품질 의 노이즈 있 는 데이터 의 신호 를 약하 게 하 도록 자체 - 튜닝 할 수 있 다 .