Анотація до роботи:

Мельник О.М. Моделі та алгоритми пошуку рішень на базі генетичних схем. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. Херсонський національний технічний університет, Херсон, 2009.

Дисертація присвячена ефективного використання природних і людських ресурсів, матеріальних і фінансових засобів, особливого значення набувають завдання формування оптимальних рішень тієї або іншої проблеми.

Поставлені завдання вирішені із застосуванням експертних систем, теорії генетичних алгоритмів, генетичних схем. Аналіз існуючих методів пошуку оптимальних рішень проведений в інтелектуальних системах з продукційним поданням знань, таких як, метод повного перебору (вичерпний пошук), метод упорядкування гіпотез по убуванню математичних очікувань їхніх ступенів вірогідності, метод кластерізації гіпотез, заснований на дослідженні кореляційної залежності між ними. Оцінено їхні достоїнства і істотні недоліки. Визначені та сформульовані основні цілі і завдання дослідження даної роботи.

Одержано розвиток деякі види генетичних алгоритмів, їхні властивості, структура, алгоритми роботи і їх реалізації для рішення завдань оптимізації. Теоретично обґрунтований і розроблений метод генетичних схем для оптимального пошуку рішень з продукційним поданням знань з використанням генетичних алгоритмів і спеціальним образом організованих мета знань, сформованих у процесі підготовки системи до роботи.

Основні наукові результати дисертаційного дослідження полягають у наступному:

1. Показано необхідність оптимізації процесу пошуку рішень в інтелектуальних системах з продукційним поданням знань. Проведено аналіз існуючих методів пошуку оптимальних рішень в інтелектуальних системах з продукційним поданням знань таких, як: метод послідовного перебору, метод упорядкування гіпотез по убуванню математичних очікувань їхніх ступенів вірогідності, метод кластеризації гіпотез, заснований на дослідженні кореляційної залежності між ними, відзначені їхні достоїнства і недоліки;

2. Сформульовано вихідні положення для розробки методу пошуку оптимальних рішень у продукційних експертних системах на основі генетичного підходу;

3. Вперше розроблено метод генетичних схем для оптимального пошуку рішень у продукційних експертних системах з використанням генетичних алгоритмів і спеціальним чином організованих мета знань;

4. Розроблено архітектуру мета знань з трьох рівнів різних ступенів концентрації відомостей про розв'язувану проблему. При переході до більш високого рівня позначки зазначений ступінь концентрації все більш зростає:

• перший рівень позначки, представлений множиною термінальних фактів, використовуваних у доказі певної гіпотези;

• другий - набором значень вихідних параметрів у вигляді хромосом, для яких значення ступеня вірогідності гіпотези перевершують заданий поріг;

• третій рівень позначки, призначений для зберігання гіперплощин фактів, що представляють собою впаковані в схеми хромосоми другого рівня;

5. Подальшого розвитку набув, на основі розробленого методу генетичних схем, алгоритм роботи продукційної експертної системи в режимі консультацій, що здатний відшукувати рішення практично при повній відсутності припущень про характер досліджуваної функції;

6. Вперше створено програмний комплекс "АНАЛІЗ", ядром якого є формальна модель експертної системи, для експериментального дослідження, розробленого в дисертації методу генетичних схем;

7. ПК "АНАЛІЗ" дозволяє формально проектувати експертні системи із продукційним поданням знань і різних параметрів.

8. Створено дослідницьке середовище в режимі "Консультації" для аналізу процесів пошуку оптимальних рішень на основі методу ГС і порівняння його з іншими методами.

9. Розроблено алгоритм і програма накопичення статистичних даних для використання методів математичних очікувань і кореляції для порівняльного аналізу з методом ГС.

Публікації автора:

1. В.И. Литвиненко Прикладные аспекты генетических алгоритмов /В.И. Литвиненко, А.А. Ткачук, А.А. Фефелов, А.Н. Мельник// Вестник Херсонского государственного технического университета. – 2001. – №1(10). – С.36-43. Здобувачем була запропонована теорема про шаблони і доведена її придатність для вирішення деяких питань, щодо генетичних алгоритмів. В.И. Литвиненко, А.А. Ткачук, А.А. Фефелов дослідили роботу генетичних алгоритмів на прикладних задачах.

2. А.А. Фефелов Использование генетических алгоритмов в задачах организации адаптивного планирования мероприятий ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций /А.А. Фефелов, В.И. Литвиненко, А.Н. Мельник// Вестник Херсонского государственного технического университета. – 2001. – №3(12). – С.283-287. Здобувачем розроблена математична модель при використанні генетичних алгоритмів.

3. В.В. Крючковский Применение вещественного генетического алгоритма при решении транспортной задачи с неправильным балансом /В.В. Крючковський, А.В. Шеховцов, А.Н. Мельник// Вестник Херсонского национального технического университета. – 2007. – №4(27). – С.465-467. Здобувачем вирішена транспортна задача за рахунок приблизного рішення достатньо близького до точного.

4. А.Н. Мельник Использование генетических алгоритмов для оптимизации работы сетей специального вида /А.Н. Мельник, Ф.Н. Цивильский, А.В. Шеховцов // Проблеми інформаційних технологій. – 2007. – №1 (01). – С.165-168. Здобувачем вирішені проблеми планування поставок паливно-мастильних матеріалів на автозаправні станції.

5. А.В. Шеховцов Решение некоторого класса оптимизационных задач с помощью генетических алгоритмов /А.В. Шеховцов, А.Н. Мельник// Проблеми інформаційних технологій. – 2007. – №2 (2). – С.162-166. Здобувачем запропоновані деякі методи рішення нестаціонарних задач генетичних алгоритмів.

6. В.В. Крючковский Гибридный алгоритм в задачах многокритериальной оптимизации /В.В. Крючковский, А.Н. Мельник, А.В. Шеховцов// Вестник Херсонского национального технического университета. – 2007. – №3(29). – С.236-239. Здобувачем запропоновано в задачах багатокритеріальної оптимізації спрощений алгоритм рішення.

7. В.В. Крючковский Оптимизация нестационарных задач комбинаторного типа с помощью генетических алгоритмов /В.В. Крючковский, А.В. Шеховцов, А.Н. Мельник, Ф.Н. Цивильский, //Автоматика. Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы.- 2007.- №1(19). – С. 127-131.Здобувачем застосовані рішення задач за допомогою генетичних алгоритмів. В.В. Крючковский, А.В. Шеховцов, Ф.Н.Цивільский провели оптимізацію нестационарних задач комбінаторного типа.

8. А.В. Шеховцов Решение многокритериальной оптимизации с использованием адаптивных алгоритмов /А.В. Шеховцов, В.В. Крючковский, А.Н. Мельник. //Автоматика. Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы.- 2007.- №2(20). – С. 163-168. Здобувач побудував адаптивні алгоритми для рішення оптимізації.