Целью исследования является повышение быстродействия и количества решений в интеллектуальных системах на базе генетических алгоритмов, направленных на решение задачи структурно-параметрического синтеза больших дискретных систем с заданным поведением. В качестве гипотезы предполагается, что адаптированная модель искусственной нейронной сети способна управлять изменением параметров функционирования операторов генетического алгоритма непосредственно в процессе решения задачи структурно-параметрического синтеза. Управление может осуществляться на основе данных о состоянии особей популяции. В работе качестве методики предлагается использование математического аппарата искусственных нейронных сетей и генетических алгоритмов, адаптированных к решаемой задаче с использованием теории сетей Петри. Предложенный подход, объединенный одним математическим аппаратом сетей Петри, позволяет моделировать: процесс распознавания состояния популяции, процедуру структурно-параметрического синтеза больших дискретных систем с заданным поведением, а также управление генетическим алгоритмом с целью коррекции траекторией движения популяции, предотвращения затухания и преждевременной сходимости. В статье предложены результаты вычислительных экспериментов, которые показали эффективность разработанных моделей и методов при решении задачи структурно-параметрического синтеза больших дискретных систем с заданным поведением на базе статических межкомпонентных связей.