Модель искусственной нейронной сети для распознавания состояния популяции в генетическом алгоритме в процессе работы

В рамках данного исследования предлагается модель искусственной нейронной сети, используемой в качестве специализированной надстройки над генетическим алгоритмом, позволяющем влиять на процесс поиска решений непосредственно в ходе синтеза решений. Такая комбинация методов позволит управлять траекторией движения популяции в пространстве решений, что особенно важно при работе с технологией обработки больших данных, когда остановка процесса поиска решений в виду затухания эволюционной процедуры или нахождение популяции в локальном экстремуме требует остановки работы генетического алгоритма, выполнения дополнительной настройки операторов и перезапуска, применение такого подхода неэффективно, особенно при работе с большими данными и трудоемких вычисления. В данной статье предложена модель искусственной нейронной сети, которая позволяет распознавать состояние популяции генетического алгоритма и принимать решение об изменении параметров функционирования операторов генетического алгоритма. Предложенная модель позволяет распознать процессы затухания эволюционной процедуры при решении задачи структурно-параметрического синтеза больших дискретных систем и на определить меры влияния на параметры функционирования генетического алгоритма. Данная модель распознает состояние популяции с точностью 95%, что позволяет существенно сократить время на поиск решений в задачах применения генетического алгоритма для работы с большими данными.