В данной работе рассмотрена задача максимизации экономики месторождения при помощи нейронной сети. Даны общие понятия метода глубокого Q-обучения. Изучена модель месторождения и проведена обработка и анализ данных из модуля экономической оценки месторождения. Разработана реализация алгоритма глубокого Q-обучения с использованием трёхслойной нейронной сети на языке Python. Проведён анализ полученных результатов расчёта экономики месторождения.

The given work is devoted to the problem of maximizing the economy of a deposit using a neural network. The general concepts of Deep Q-Learning method are given. The field model has been studied and the data from field economic evaluation module has been processed and analyzed. An implementation of the Deep Q-Learning algorithm using a three-layer neural network in Python has been developed. The results of field economics calculation have been analyzed.