Статья посвящена разработке оптимизационного подхода к выбору направлений программы развития оптимизационной системы. Показано, что формализация процесса оптимального выбора управленческого решения при формировании программы развития приводит к модели многоальтернативной оптимизации. Решение оптимизационной задачи целесообразно осуществлять с применением направленного рандомизированного поиска. Однако в этом случае удается только сформировать множество доминирующих вариантов, что требует для выбора окончательного варианта распределения объектов организационной системы между направлениями программы развития использования экспертного оценивания. Предполагается другой подход, основанный на комбинации алгоритма рандомизированного поиска и генетического алгоритма с адаптацией. С целью интеграции указанных алгоритмов в единую итерационную схему поиска оптимального решения, в первую очередь, обосновано условие перехода от первого итерационного процесса рандомизированного поиска к формированию популяции генетического алгоритма с элементами, соответствующими случайным значениям альтернативных переменных. Из этой популяции выбираются родители и осуществляется переход ко второму итерационному процессу вероятностного выбора наилучшего варианта сочетания схем скрещивания и размножения. Показано, что для коррекции вероятностных характеристик от одного итерационного процесса приемлем двухуровневый адаптивный алгоритм, использующий значения функции приспособленности, соответствующей структуре исходной оптимизационной задачи. Третий итерационной процесс направлен на включение в выбор элементов генетического алгоритма семи вариантов мутации. Показано, по какому условию осуществляется останов перечисленных процессов поиска для последующего выбора оптимального управленческого решения.
The article is devoted to the development of an optimization approach to the selection of directions for the optimization system development program. It is shown that the formalization of the process of optimal selection of a management decision when forming a development program leads to a model of multi-alternative optimization. It is advisable to implement the solution of the optimization problem using a directed randomized search. However, in this case it is only possible to form a set of dominant options, which requires the use of expert assessment to select the final option for distributing organizational system objects between the directions of the development program. Another approach is proposed based on a combination of a randomized search algorithm and a genetic algorithm with adaptation. In order to integrate these algorithms into a single iterative scheme for searching for an optimal solution, first of all, the condition for the transition from the first iterative process of a randomized search to the formation of a genetic algorithm population with elements corresponding to random values of alternative variables is substantiated. Parents are selected from this population and a transition to the second iterative process of probabilistic selection of the best option for combining crossbreeding and reproduction schemes is carried out. It is shown that a two-level adaptive algorithm using the values of the fitness function corresponding to the structure of the original optimization problem is acceptable for correcting the probability characteristics from one iteration process. The third iteration process is aimed at including seven mutation options in the selection of genetic algorithm elements. It is shown by what condition the listed search processes are stopped for the subsequent selection of the optimal management solution.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.