МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИМ АЛГОРИТМОМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В ЗАДАЧЕ СТРУКТУРНО ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО СИНТЕЗА БОЛЬЩИХ ДИСКРЕТНЫХ СИСТЕМ

В интеллектуальных системах поддержки принятия решений, направленных на решение задач структурно-параметрического синтеза моделей больших дискретных систем с заданным поведением, на основе генетических алгоритмов зачастую требуется увеличить быстродействие используя не только аппаратные средства, но и математические. В данной работе рассматриваются процессы, которые возникают при использовании эволюционной процедуры, состоящей из четырех адаптированных к задаче синтеза генетических алгоритмов под управлением искусственной нейронной сети. Каждая модель, входящая в состав блока поиска решений, выполняет свою функцию в задаче структурно-параметрического синтеза имитационных моделей больших дискретных систем. То есть выполняет поиск решений на основе: моделей элементов, входящих в состав синтезируемого объекта; межэлементных связей; начальных параметров функционирования элементов; параметров элементов синтезируемой системы, которые могут изменяются в синтезируемой модели в процессе ее работы. В качестве управления рассматривается применение искусственной нейронной сети, которая вносит корректировки в параметры функционирования операторов генетического алгоритма и (или) подключение разных комбинаций эволюционных процедур в зависимости от возникшей сходимости или затухания эволюционной процедуры. При создании модели процессов были использованы современные методологии IDEF0 и IDEF3, направленные на решение задач системного анализа.

1. Петросов, Д.А. Структурный синтез инновационных агротехнологических процессов с применением генетических алгоритмов [Электронный ресурс] /Петросов Д.А., Игнатенко В.А., Петросова Н.В., Зеленина А.Н.// Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019. Т. 7. № 2 (25). С. 287-300. URL: https://elibrary.ru/download/ elibrary_39197599_45263039.pdf (дата обращения: 11.09.2019)

2. Ломазов, В.А. Эволюционная процедура структурного и параметрического синтеза имитационных моделей систем документооборота [Текст] /Ломазов В.А., Михайлова В.Л., Петросов Д.А., Ельчанинов Д.Б.// Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. 2013. № 22 (165). С. 204-209.

3. Подлазова, А. В. Генетические алгоритмы на примерах решения задач раскроя [Электронный ресурс]/ А. В. Подлазова // Проблемы управления. 2008. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/geneticheskie-algoritmy-naprimerah-resheniya-zadach-raskroya (дата обращения: 11.06.2019)

4. Канюков, С.И. Генетический алгоритм проектирования основных переходов в САПР технологических процессов ковки валов [Электронный ресурс]/ С.И. Канюков, А.В. Коновалов // Программные продукты и системы. 2015. №3 (111) URL: https://cyberleninka.ru/article/n/geneticheskiy-algoritm-proektirovaniyaosnovnyh-perehodov-v-sapr-tehnologicheskih-protsessov-kovki-valov (дата обращения: 11.06.2019).

5. Науменко В. В. Применение генетического алгоритма для решения задачи распределения ресурсов в процессе выполнения административных регламентов [Текст]/ В. В. Науменко // Молодой ученый. 2014. №4. С. 218-224.

6. Птушкин, А.И. Алгоритм структурной оптимизации технологического процесса при дефиците времени на его выполнение [Текст]/ А.И. Птушкин, Д.В. Решетников, А.С. Кокарев, А.В. Трудов // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 11-5. – С. 918-922.

7. Петросов, Д.А. Имитационная модель управляемого генетического алгоритма на основе сетей Петри [Текст]/Петросов Д.А.// Интеллектуальные системы в производстве. 2019. Т. 17. № 1. С. 63-70.

8. Петросов, Д.А. Искусственные нейронные сети в задачах управления генетическим алгоритмом в процессе структурно-параметрического синтеза больших дискретных систем с заданным поведением [Текст]/Петросов Д.А., Петросова Н.В.// Перспективы науки. 2018. № 11 (110). С. 125-130.