к.т.н. Арсенюк І.Р., Лісовик Д.П.

Україна, Вінницький національний технічний університет

ПОБУДОВА МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ ЕФЕКТИВНОСТІ ДІЯЛЬНОСТІ ПІДПРИЄМСТВА

Інтелектуальні технології набули широко використання у всіх сферах людського життя: медицині, економіці, техніці, транспорті та інших. Особливо актуальним є використання інтелектуальних технологій в економіці, адже економічні процеси є досить складними і трудомісткими, тому виникла необхідність у їх автоматизації і комп’ютеризації.

Генетичний алгоритм — це еволюційний алгоритм пошуку, що використовується для вирішення задач оптимізації і моделювання шляхом послідовного підбору, комбінування і варіації шуканих параметрів з використанням механізмів, що нагадують біологічну еволюцію.

Генетичний алгоритм передбачає наявність таких етапів:

– Формування початкової популяції

– Схрещування хромосом

– Мутація хромосом

– Селекція

– Формування нового покоління

– Перевірка досягнення результату

Формування початкової популяції передбачає процес генерування хромосом, як правило, з довільними, випадково згенерованими генами. Зазвичай задається діапазон значень кожного гену або задаються всі можливі значення( наприклад для бінарних генів ).

Процес схрещування передбачає утворення нових хромосом на основі генів двох хромосом з популяції.

Мутація – це процес, який передбачає зміну будь-якого гену( чи кількох генів) за певним принципом. Зазвичай задається вірогідність мутації і у випадку спрацювання ймовірності відбувається зміна гену на випадкову величину.

Селекція передбачає вибірку найбільш пристосованих хромосом. На основі селекції формується нове покоління, яке містить найбільш пристосовані хромосоми з минулого покоління і хромосоми, які утворились в процесі схрещування і мутації.

Після цього відбувається перевірка на оптимальність рішення. Якщо хромосоми задовільняють умову, то утворюється результуюча популяція, яка є вирішенням задачі. Таким чином відбувається еволюція хромосом, які є потенційними рішеннями задачі.

На рис. 1 зображена схема, що демонструє на прикладі принцип дії генетичного алгоритму:

Результуюча популяція

Рисунок 1 – Схема принципу дії генетичного алгоритму

Висновки. Було виявлено, що основними етапами генетичного алгоритму є генерація вихідної популяції, визначення пристосованості хромосом, схрещування, мутація і селекція. Вихідна популяція генерувалась випадково, враховуючи обмеження на кожен ген.

Пристосованість хромосоми визначалась як значення функції рентабельності, адже чим більша рентабельність, тим більше пристосована хромосома.

Для схрещування було обрано метод проміжної рекомбінації, адже для даної задачі він забезпечує максимально швидкий процес еволюції рішень. Мутація здійснювалась шляхом збільшення чи зменшення значення гену на випадкову величину.

Література

1. Гужва, В.М. Інформаційні системи і технології на підприємствах: навчальний посібник / В.М. Гужва; Мін-во освіти і науки України, КНЕУ. – К.: КНЕУ, 2001. – 400 с.

2. Гуржій, А.М. Інформатика та інформаційні технології: підручник / А.М. Гуржій, Н.І. Поворознюк, В.В. Самсонов. – Х.: Компанія СМІТ, 2003. – 352 с.

3. Евменов В.П. Интеллектуальные системы управления: Учебное пособие. / М.:Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. – 304с.

4. Захарова В.Н., Хорошевский В.Ф. Искусственный интеллект: Программные и апаратные средства / М.: Радио и связь, 1990. – 386 с.

5. Поспелов Д.А. Справочник: Искусственный интелект / «Радио и связь», Москва, 1990г., -304 с.