Hybrid Resonant Algorithm (HRA) / Гибридный резонансный алгоритм

TL;DR (EN): Practical cross-domain problem solving via resonance analysis + hybrid ML (RL + GAN + Transformer) with an embedded ethics "sandbox".
Коротко (RU): Практический междоменный поиск решений на основе резонансного анализа и гибридного ML (RL + GAN + Transformer) с этической «коробкой».

Overview (EN)

• Core idea: Identify resonant interaction points across domains to collapse exponential search into a tractable polynomial routine.
• Architecture: Generator proposes hypotheses → Resonance check → RL loop updates weights.
• Ethics: Safety-first via an ethics sandbox and directional coefficient Γ to constrain deployment.

See docs/ru/report.md for the full Russian technical report sourced from the author's document.
See docs/en/overview.md for an English overview and API sketch.

Обзор (RU)

• Суть: Поиск резонансных точек взаимодействия между доменами со снижением сложности с экспоненциальной до полиномиальной.
• Архитектура: Генератор гипотез → Резонансная проверка → RL-петля корректирует веса.
• Этика: Этическая «коробка» и коэффициент Γ для безопасного вывода решений.

Quickstart

pip install -e .
python examples/python/example_usage.py

Minimal API (draft)

from hra import HRA, ResonanceConfig, EthicsBox

cfg = ResonanceConfig(dim=20, threshold=0.7)
hra = HRA(config=cfg, ethics=EthicsBox(min_level=0.2))

suggestion = hra.propose(x={"domain":"biomed", "goal":"reduce_oxidative_stress"})
score = hra.resonance(suggestion, context={"D":3.2, "q":[...], "m":[...]})
if hra.ethics.ok(score):
    result = hra.apply(suggestion)

Structure

• src/hra/ — core, resonance, ethics modules
• docs/ru/report.md — полный техотчёт (RU)
• docs/en/overview.md — краткий обзор (EN)
• examples/python/ — runnable usage example
• tests/ — минимальные тесты

License

MIT — see LICENSE.