Анализ разрушающей способности операторов генетического алгоритма при решении задачи структурно-параметрического синтеза бизнес-процессов - Петросов, Давид Арегович; Сурова, Надежда Юрьевна (Интеллектуальные системы в производстве, 2024)
В работе проводится анализ разрушающей способности операторов классического генетического алгоритма при решении задачи управления траекторией движения популяции во время поиска решений. В соответствии с выдвинутой гипотезой при решении задачи структурно-параметрического синтеза больших дискретных систем с заданным поведением целесообразно выполнять изменение настройки функционирования операторов генетического алгоритма для обеспечения: лучшей сходимости генетического алгоритма, избегать затухания, сигнализировать о потребности перезапуска процедуры синтеза решений, а также способствовать выводу популяции из локальных экстремумов. В качестве элемента управления (управляющей надстройки) предлагается использовать искусственную нейронную сеть, которая должна реализовывать управление процессом синтеза имитационных моделей бизнес-процессов на основе заданного поведения (способность имитационной модели преобразовывать заданный входной вектор в эталонный выходной), что особенно актуально при работе с большими системами. В соответствии с той же гипотезой увеличение разрушающей способности операторов скрещивания и мутации позволяет рассеять популяцию по пространству решений, что целесообразно при возникновении затухания, нахождения в локальном экстремуме, а уменьшение разрушающей способности способствует более тщательному поиску решений в определенной области пространства решений. В работе приведены примеры работы операторов и поведение популяции при синтезе имитационных моделей бизнес-процессов на основе теории сетей Петри. Для моделирования работы генетического алгоритма и искусственной нейронной сети предложено использование теории сетей Петри, что упрощает процесс управления процедурой синтеза и позволяет использовать средства параллельного программирования с распределенными вычислениями GPGPU на технологии CUDA. В рамках данного исследования проведен анализ поведения популяции при изменении настроек функционирования операторов, который подтвердил выдвинутую гипотезу.