У статті досліджено особливості побудови еволюційного алгоритму для знаходження нейронної
мережі, призначеної для однорівневої кластеризації текстів. Першим аспектом такого еволюційного алгоритму є визначення функції оцінки його проміжних розв'язків (нейронних мереж:). Така
функція виведена для двох випадків — еволюції за наявності контрольних текстів з відомим розбиттям на кластери й еволюції за наявності навчальних текстів, для яких таке розбиття невідоме.
Іншим аспектом нейроеволюційного алгоритму є особливість знаходження оптимальної топології
нейронної мережі, яка повинна бути одночасно і найпростішою, і здатною ефективно виконувати
кластеризацію текстів. Ця проблема ефективно долається при застосуванні методу комлексифікації, використання якого доцільне при вирішенні поставленої задачі.