vdgtuВестник Дагестанского государственного технического университета. Технические наукиHerald of Dagestan State Technical University. Technical Sciences2073-61852542-095XDaghestan State Technical University10.21822/2073-6185-2023-50-2-90-97vdgtu-1291Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИINFORMATION TECHNOLOGY AND TELECOMMUNICATIONSПрименение модифицированных генетических алгоритмов для решения эволюционных задач теории расписанийApplication of modified genetic algorithms for solving evolutionary problems of the theory of scheduleshttps://orcid.org/0009-0009-6665-510XЗахаровД. С.ZakharovD. S.

Захаров Дмитрий Сергеевич, аспирант

400005, г. Волгоград, проспект им. В.И. Ленина, д. 28

Dmitriy S. Zakahrov, Postgraduate student

28, Lenin Ave., Volgograd 400005

zakator@bk.ruВолгоградский государственный технический университетРоссияVolgograd State Technical UniversityRussian Federation2023310720235029097Copyright © Захаров Д.С., 20232023Захаров Д.С.Zakharov D.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.dgtu.ru/jour/article/view/1291

Цель. В статье рассмотрены способы модификации генетических алгоритмов, применяемых для автоматизации процесса составлений расписаний.Метод. В работе использованы методы эволюционных вычислений, теории расписаний, генетические алгоритмы (ГА), разработанный программный продукт.Результат. Установлено, что построение начальной популяции генетических алгоритмов для решения задачи является крайне важным критерием схождения результата. Установлено, что двухэтапная мутация также позволяет корректировать особи в нужном направлении, тем самым сокращая время выполнения работы генетических алгоритмов.Вывод. Исследования показывают, что разработанные способы модификации генетических алгоритмов могут сильно влиять на производительность программного обеспечения при автоматизированном составлении расписаний учебных заведений. Разработана схема работы ГА, представлены и апробированы способы модификации генетических алгоритмов.

Objective. The article proposes ways to modify genetic algorithms used to automate the process of scheduling.Method. The methods of evolutionary calculations, the theory of schedules, genetic algorithms, the developed software product are used in the work.Result. It is established that the construction of the initial GA population for solving the problem is an extremely important criterion for the convergence of the result. It has been established that the two-stage mutation also allows individuals to be adjusted in the right direction, thereby reducing the time required to perform GA work.Conclusion. Studies show that the developed methods of GA modification can greatly affect the performance of software in the automated scheduling of educational institutions, a scheme of GA operation has been developed, methods of GA modification have been presented and tested.

многоуровневый ВУЗсоставление расписанийгенетический алгоритмmultilevel universityschedulinggenetic algorithmReferencesМинпросвещения России: официальный сайт. – Москва. – URL: https://edu.gov.ru/press/6567/vladimirputin-poruchil-v-techenie-pyati-let-podgotovit-poryadka-1-mln-rabochih-kadrov/ (Дата обращения: 10.04.2023)Within five years, about 1 million workers will be trained . The ministry of education of the russian federation. 2023. URL: https://edu.gov.ru/press/6567/vladimir-putin-poruchil-v-techenie-pyati-let-podgotovitporyadka-1-mln-rabochih-kadrov/. (accessed: 10.04.23) (In Russ)Космачева И. М. Автоматизированная система формирования рабочих программ учебных дисциплин / И. М. Космачева, И. Ю., И. В. Сибикина // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. – 2016. – № 1. – С. 90-97.Kosmacheva I.M. Automated system of creation of working programs of academic disciplines / I.M. Kosmacheva, I.Yu. Kvyatkovskaya, I.V. Sibikina. Vestnik of Astrakhan State Technical University. 2016; 1: 90-97. (In Russ)Панченко Т.В. Генетические алгоритмы. Учеб. пособ., Изд. дом «Астраханский университет», 2007.Panchenko T.V. Genetic algorithms Astrakhan:Izdatelskii dom «Astrakhanskii universitet»,2007; 88(In Russ)Holland, J. H., Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Application to Biology, Control, and Artificial Intelligence. USA: University of Michigan , 1975.Holland J.H Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Application to Biology, Control, and Artificial Intelligence. Michigan: University of Michigan, 1975; 208.А. Ф. Рогачев, Д. С. Захаров. Использование модифицированных генетических алгоритмов для составления расписаний// Инновационное развитие строительного комплекса региона: задачи, состояние, перспективы : Материалы II Всероссийской научно-практической конференции Себряковского филиала ФГБОУ ВО «ВолгГТУ», Михайловка-Волгоград, 15 октября 2019 года / Редколлегия: С.Е. Карпушова (отв. ред.) [и др.]. – Михайловка-Волгоград: Волгоградский государственный университет, 2020. – С. 238-240.Rogachev A.F. Using modified genetic algorithms for scheduling / A.F. Rogachev, D.S. Zakharov // Innovative development of the construction complex of the region: tasks, state, prospects : Materials of the II All-Russian Scientific and Practical Conference of the Sebryakovsky branch VSTU; edited by Karpushova S.E. Mikhailovka-Volgograd: Volgogradskii gosudarstvennii universitet, 2020; 238-240. (In Russ)Васильев, В.И. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов: Учебное пособие / В.И. Васильев // УГАТУ. Уфа: Изд-во УГАТУ, 1999. - 105 с.Vasilev V.I. Intelligent control systems using genetic algorithms.UFA: UGATU, 1999; 105. (In Russ)Мясников, А. С. Островной генетический алгоритм с динамическим распределением вероятностей выбора генетических операторов / А. С. Мясников // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2010. – № 1. – С. 3.Myasnikov A.S. Island genetic algorithm with dynamic probability distribution of selection of genetic operators. Science and Education of Bauman MSTU. 2010; 1: 3. (In Russ.)Частикова, В. А. Исследование основных параметров генетического алгоритма метода генетических схем в интеллектуальных системах, основанных на знаниях / В. А. Частикова // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. – 2011. – № 69. – С. 151-163.Chastikova V.A. Research of key genetic algorithm parameters of the genetic schemes method in intelligent systems, based on knowledge. Scientific Journal of KubSAU. 2011; 69: 151-163. (in Russ)Гладков, Л. А. Генетические алгоритмы : учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по направлениям «Информатика и вычислительная техника» и «Информационные системы» / Л. А. Гладков, В. М. Курейчик, В. В. Курейчик; под ред. В.М. Курейчика. – Издание 2-е, исправленное и дополненное. – Москва : Физматлит, 2006. – 319 с. – ISBN 5-9221-0510-8.Gladkov L.A. Genetic algorithms : a textbook for university students studying in the areas of “Computer Science and Computer Engineering” and “Information Systems” L.A. Gladkov, V.M. Kureichik, V.V. Kureichik. Moskva : Fizmatlit, 2006; 319. (In Russ)Емельянов, В. В. Теория и практика эволюционного моделирования / В. В. Емельянов, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик. – Москва : ООО Издательская фирма «Физико-математическая литература», 2003. – 431 с. – ISBN 5-9221-0337-7.Yemelyanov V.V. Theory and practice of evolutionary modeling. V.V. Yemelyanov, V.V. Kureichik, V.M. Kureichik. M.: OOO Izdatelskaya firma “Fiziko-matematicheskaya literatura”, 2003;431 (In Russ)Курейчик, В. М. Генетические алгоритмы и их применение / В. М. Курейчик ; Таганрогский радиотехнический университет. – 2-е издание, дополненное. – Таганрог : Таганрогский государственный радиотехнический университет, 2002. – 242 с.Kureychik, V. M. Genetic algorithms and their application; Taganrog Radio Engineering University. 2nd edition, supplemented. Taganrog : Taganrog State Radio Engineering University, 2002; 242. (In Russ)Карпенко А.П. Популяционные алгоритмы глобальной поисковой оптимизации. Обзор новых и малоизвестных алгоритмов// Информационные технологии. – 2012. – № S7. – С. 1-32.Karpenko, A. P. Population algorithms of global search optimization. Review of new and little-known algorithms. Information Technologies. 2012; 7:1-32. (In Russ)Тененев, В. А. Генетические алгоритмы в моделировании систем : монография / В. А. Тененев; В.А. Тененев, Б.А. Якимович ; М-во образования и науки Российской Федерации, Гос. образовательное учреждение высш. проф. образования «Ижевский гос. технический ун-т». – Ижевск : Изд-во ИжГТУ, 2010. – 306 с. – ISBN 978-5-7526-0472-0.Tenenev, V. A. Genetic algorithms in system modeling : monograph / V. A. Tenenev; V. A. Tenenev, B.A. Yakimovich ; Ministry of Education and Science of the Russian Federation, State Educational Institution of Higher Education. Prof. education “Izhevsk State Technical University”. Izhevsk : Publishing House of IzhSTU, 2010; 306. (In Russ)Бураков, М.В. Генетический алгоритм: теория и практика / М. В. Бураков ; Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения. – Санкт-Петербург : Санкт- Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2008. – 164 с.Burakov M. V. Genetic algorithm: theory and practice. St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation. Saint Petersburg: Saint Petersburg State University of Aerospace Instrumentation, 2008; 164. (In Russ)Шайтура, С. В. Интеллектуальные системы и технологии / С. В. Шайтура ; Институт гуманитарных наук, экономики и информационных технологий. – Бургас : Институт за хуманитарни науки, икономика и информационни технологии=Институт гуманитарных наук, экономики и информационных наук, 2016. – 83 с.Shaitura S. V. Intelligent systems and technologies; Institute of Humanities, Economics and Information Technologies. Burgas : Institute for Humanitarianism of Science, Iconomics and Information Technology=Institute of Humanities, Economics and Information Sciences, 2016; 83. (In Russ)Ярушкина, Н. Г. Основы теории нечетких и гибридных систем / Н. Г. Ярушкина. – Москва : Издательство «Финансы и статистика», 2004. – 320 с. – ISBN 5-279-02776-6.Yarushkina, N. G. Fundamentals of the theory of fuzzy and hybrid systems. Moscow : Publishing House “Finance and Statistics”, 2004; 320. (In Russ)Карпенко, А. П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой / А. П. Карпенко. – Москва : Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет), 2014. – 448 с.Karpenko, A. P. Modern search engine optimization algorithms. Algorithms inspired by nature Moscow : Bauman Moscow State Technical University (National Research University), 2014; 448. (In Russ)Сологуб, Е. Б. Спортивная генетика : учебное пособие для высших учебных заведений физической культуры / Е. Б. Сологуб, В. А. Таймазов. – Москва : Терра-Спорт, 2000. – 127 с.Sologub, E. B. Sports genetics : a textbook for higher educational institutions of physical culture / E.B. Sologub, V. A. Taymazov. Moscow : Terra-Sport, 2000; 127. (In Russ)Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – Москва : Горячая линия–Телеком, 2013. – 384 с.Rutkovskaya, D. Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems. D. Rutkovskaya, M. Pilinsky, L. Rutkovsky. Moscow : Hotline–Telecom, 2013; 384. (In Russ)Курейчик, В. М. Модифицированные генетические операторы / В. М. Курейчик // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 12(101). – С. 7-14.Kureychik, V. M. Modified genetic operators. Izvestiya SFU. Technical sciences. 2009; 12 (101): 7-14. (In Russ)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.