Вергал К.Ю. ВИКОРИСТАННЯ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ ПРИ ФОРМУВАННІ ІНТЕГРОВАНОЇ СТРУКТУРИ

К.Ю. Вергал, доцент, к.е.н.
ВНЗ Укоопспілки «Полтавський університет економіки і торгівлі»


ВИКОРИСТАННЯ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ ПРИ ФОРМУВАННІ ІНТЕГРОВАНОЇ СТРУКТУРИ


Розвиток інтегрованої структури тісно пов'язаний з її взаємодією із зовнішнім середовищем, оскільки результатом такої взаємодії є розширення інтегрованої структури за рахунок включення нових агентів. А тому одним із етапів механізму управління розвитком інтегрованого підприємства є пошук агентів, здатних увійти до його структури та відбір тих, які оптимальним чином задовольняють його вимогам.
Наявність значної кількості критеріїв згідно яких здійснюється вибір найкращого підприємства призводить до формування багатокритеріальної задачі, а отже постає необхідність використання генетичних алгоритмів при дослідженні умов формування інтегрованої структури. Генетичний алгоритм – це евристичний 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 [1].
Перевагою генетичних алгоритмів є використання крім цільової функції, функції пристосування, яка може бути застосована до оцінювання усіх агентів із зовнішнього середовища інтегрованого підприємства, і згідно термінології визначає можливість виживання організму, що представлений цим вектором.
Сформулюємо задачу розробки структури генетичного алгоритму, який буде пристосований для розв’язання задачі формування інтегрованої структури.
Припустимо, є певна кількість агентів m і задані критерії, які сприятимуть їх об’єднанню. Згідно генетичного алгоритму кожен варіант інтеграції розглядається як особина, а значення цільової функції для цього варіанту — як пристосованість даної особини. В процесі еволюції пристосованість особин буде зростати. Це означає, що будуть з’являтися більш кращі оптимальні варіанти. Зупинивши еволюцію в певний момент та вибравши кращий варіант, можна отримати достатньо прийнятний розв’язок задачі.
Таким чином, щоб розв’язати задачу в даній постановці, потрібно розробити послідовність операцій, які моделюють інтеграційні процеси на основі аналогів механізмів генетичного наслідування і природного відбору.
Представимо загальну схему базового генетичного алгоритму [5], як ітераційний процес, що складається з кількох етапів:
1. На етапі ініціалізації генерується початкова популяція з N бінарных хромосом, яка описує ресурси агентів зовнішнього середовища інтегрованої структури.
2. Формуються критерії які описують потреби агентів (мотиви до інтеграції), на основі яких формується функція пристосування.
3. Оцінюються пристосування хромосом в популяції, що дозволяє з множини агентів зовнішнього середовища відібрати ті, значення критеріїв яких максимально відповідають вимогам та очікуванням інтегрованої структури.
4. На основі етапів відбору та селекції з імовірністю Pi відбирається агент з оптимальними критеріями.
5 На етапі схрещування проводиться розширення інтегрованої структури.
6. На етапі мутації переглядаються нові вимоги до агентів, які можуть увійти до інтегрованої структури, формуються нові критерії інтеграції.
Генетичний алгоритм підтримує N хромосомних ниток (претендентів на оптимальне рішення), що утворюють популяцію [1]. На кожній ітерації проводиться відбір з популяції найбільш придатних агентів зовнішнього середовища і відбувається розвиток інтегрованого підприємства.
Подальші дослідження будуть спрямовані на визначення показників (генів), що входять до складу хромосом та опису моделей і механізмів експертного оцінювання значень генів хромосоми кожного агента.


Список використаних джерел:

1. Ротштейн О.П. Інтелектуальні технології ідентифікації: нечіткі множини, генетичні алгоритми, нейронні мережі. — Вінниця: УНІВЕРСУМ–Вінниця, 1999. — 320 с.    5