Application rules for destructive ability of genetic algorithm operators in the problem of structural and parametric synthesis of business process simulation models
Authors: Петросов Д.А. , Сурова Н.Ю. , Поляков А.В. 
Published: July 2024

В исследовании предложены правила применения разрушающей способности операторов генетического алгоритма в задаче структурно-параметрического синтеза имитационных моделей бизнес-процессов. Работа направлена на подтверждение выдвинутой гипотезы, согласно которой на процесс работы генетического алгоритма возможно оказывать воздействие путем изменения параметров функционирования его операторов, что позволяет повысить сходимость данной эволюционной процедуры и способствует выходу интеллектуального алгоритма из «узких» мест. Под «узким» местом генетического алгоритма понимаются: затухание алгоритма, нахождение популяции в локальных экстремумах функции приспособленности и т. д. Основываясь на выдвинутой гипотезе, для вмешательства в процесс поиска решений в качестве модели управления предлагается использовать надстройку в виде искусственной нейронной сети. Предполагается выполнить моделирование данного процесса с использованием математического аппарата теории сетей Петри. При реализации такого подхода к решению задачи требуется рассмотреть влияние разрушающей способности операторов на поведение популяции и определить порядок действий, которые требуется выполнить для управления процедурой эволюционного поиска решений в задаче структурно-параметрического синтеза динамических имитационных моделей бизнес-процессов. В работе рассматриваются примеры состояний популяции генетического алгоритма, а также результаты применения предложенных правил внесения корректировок в функционирование операторов. В качестве основных операторов, которые в значительной мере влияют на состояние популяции, рассмотрены оператор селекции, оператор скрещивания, а также оператор мутации; влияние оператора редукции в данном исследовании не учитывалось.
This study proposes the application rules for destructive ability of genetic algorithm operators in the problem of structural and parametric synthesis of business process simulation models. The aim of the research is to confirm the hypothesis that it is possible to influence the performance of a genetic algorithm by changing the operating parameters of its operators, which allows increasing the convergence of this evolutionary procedure and helps the intelligent algorithm overcome “bottlenecks”. The “bottleneck” of a genetic algorithm is understood as attenuation of the algorithm, finding the population at local extrema of the fitness function, etc. Based on this hypothesis, it is proposed to use an add-on in the form of an artificial neural network to intervene in the process of finding solutions as a control model. It is planned to simulate this process using the mathematical apparatus of Petri nets theory. When implementing such an approach to solving the problem, it is necessary to consider the influence of the destructive ability of operators on the behavior of the population and determine the order of actions that need to be performed to control the evolutionary search for solutions in the problem of structural and parametric synthesis of dynamic business process simulation models. The paper discusses examples of population states of a genetic algorithm as well as the results of applying the proposed rules for making adjustments to operator activities. The main operators that significantly influence the state of the population are considered: the selection operator, the crossing operator, and the mutation operator; the influence of the reduction operator was not regarded in this study.