n Potprogram učenja ima
za cilj predlaganje “dobrih” vozača za usluživanje novih zahteva. Bez ovog
potprograma, sistem bi imao neaktivnu ulogu u pomaganju dispečeru. “Back propagation”
neuronska mreža predstavlja srž potprograma učenja. (za totalni opis ovog modela pogledati
[Rumelhart i McClelland 86]).
n “Backpropagation” mreža je
tipično sastavljena od tri sloja prostih procesorskih jedinica, nazvanih ulazni
sloj, skriveni sloj i izlazni sloj. Svaki sloj je u potpunosti povezan sa sledećim
slojem težinskim vezama. Ulazne vrednosti su prdviđene za ulazni sloj, i ove vrednosti se
prostiru duž težinskih veza do skrivenog sloja gde se obrađuju. Nakon toga, ponavlja se
isti postupak između skrivenog i izlaznog sloja. Konačne vrednosti smeštene su u
izlaznom sloju, i odgovaraju poslednjoj karakteristici (ili izlazu) mreže.
n Tokom prostiranja,
skrivene i izlazne jedinice transformišu svoje ulaze putem dobro poznate sigmoidalne
aktivacione funkcije [Rumelhart i McClelland 86]: