Лисицин Леонид Александрович, кандидат технических наук, доцент кафедры «Программная инженерия»,
ул. 50 лет Октября, д. 94, г. Курск 305040, Российская Федерация
Leonid A. Lisitsin, Cand. of Sci. (Engineering), Associate Professor, Associate Professor of the Software Engineering Department
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040, Russian Federation
Лисицин Александр Леонидович, старший преподаватель кафедры информационной безопасности
ул. Радищева, д. 33, г. Курск 305000, Российская Федерация
Alexander L. Lisitsin, Senior Lecturer, Information Security Department
33, Radishcheva str., Kursk 305000, Russian Federation
Лисицин Алексей Леонидович, аспирант кафедры «Программная инженерия»
ул. 50 лет Октября, д. 94, г. Курск 305040, Российская Федерация
Alexey L. Lisitsin, Post-Graduate Student, Software Engineering Department
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040, Russian Federation
Цель исследования. Поиск возможностей и ограничений использования когнитивных технологий (КТ) для решения слабоформализованных (творческих) задач в различных областях. Оценка эффективности КТ применения по сравнению с традиционными методами. Анализ применения КТ на основе генетических алгоритмов для оптимизации процессов и решения сложных слабоформализованных задач на примере составления расписания школы.
Методы. Использование генетического алгоритма (ГА) для составления расписания путем комбинирования и вариаций данными, подобно эволюционному отбору в природе.
Результаты. В результате проведенного программного моделирования с использованием ГА получен вариант расписания для типичной средней городской школы, учитывающий все нормы "школьного" СанПиН и пожелания учителей, отличающийся простотой в использовании и гибкостью при добавлении новых ограничений, а также высокой скоростью работы на обычных офисных компьютерах.
Заключение. Актуальность использования генетических алгоритмов для составления расписаний заключается в быстром автоматическом поиске оптимального или приемлемого решения в большом пространстве возможных вариантов, с учетом установленных ограничений и приоритетов, а также в гибкости и адаптивности для различных типов задач.
Purpose of reseach. The search for the possibilities and limitations of using artificial intelligence (AI) to solve poorly formalized (creative) tasks in various fields. Evaluation of the effectiveness of AI application in comparison with traditional methods. Analysis of the use of artificial intelligence based on genetic algorithms to optimize processes and solve complex poorly formalized tasks using the example of school scheduling.
Methods. Using a genetic algorithm (GA) to schedule by combining and varying data is similar to evolutionary selection in nature.
Results. As a result of the conducted software modeling using GA, a variant of the schedule for a typical urban secondary school was obtained, taking into account all the norms of the "school" SanPiN and the wishes of teachers, characterized by ease of use and flexibility when adding new restrictions, as well as high speed on ordinary office computers.
Conclusion. The relevance of using genetic algorithms for scheduling lies in the rapid automatic search for the optimal or acceptable solution in a large space of possible options, taking into account the established limitations and priorities, as well as flexibility and adaptability for various types of tasks.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.