CC BY
40
сильное влияние на качество получаемых решений оказывает размер популяции. Он имеет ярко выраженный оптимум равный 25.
Заключение. Рассмотренный в данной работе конкретный вариант задачи синтеза архитектур обладает всеми отмеченными во введении особенностями. При увеличении числа оптимизируемых параметров, ограничений, критериев оценки качества решений и уровня детализации моделей, задача синтеза архитектур не приобретает никаких новых особенностей, которые могли бы вывести ее из данного класса задач оптимизации. Это позволяет надеяться, что разработанный генетический алгоритм может быть успешно применен для решения задачи синтеза архитектур и в других ее постановках при добавлении в битовую строку полей, определяющих соответствующие оптимизируемые параметры.
ЛИТЕРАТУРА
1. Смелянекий Р.Л. Модель функционирования распределённых вычислительных систем// Вестник МГУ, сер.15, Вычислительная математика и кибернетика. - 1990. - Вып.3.
2. Костенко В.А. Возможности генетических алгоритмов для решения задач синтеза архи-
// -учной конференции “Дискретные модели в теории управляющих систем” (Красновидо-во’98). - М.: Диалог МГУ, 1998. - С.53-58.
3. Holland J.N. Adaptation in Natural and Artificial Systems. Ann Arbor. -Michigan: Univ. Michigan Press, 1975.
4. Костенко B.A., Смелянский P.A., Трекин А.Г. Тезисы докладов Всероссийской научной конференции вФундаменгальные и прикладные аспекты разработки больши. распределенны. программны, комплексовв (сент брь 1998 г.и г. Новороссийск) ф М.: Изд({во МГУи 1998. ф С. у5фИ.
5. Zbignev Michalewiz. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs // Third, revised and extended edition — Springer, 1999.
6. Костенко BA. Крупноблочный параллелизм в задачах обработки сигналов //Программирование. - 1997. - Вып.2.
УДК 658.512.2.0011.5:338.242
Н.А. Семёнов, А.В. Г рецкий
О ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ПРИ (РЕ)ИНЖИНИРИНГЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ
Центральным понятием инжиниринга является понятие бизнес-процесса (БП), определяемого как "струк^рированный, измеряемый набор действий, созданный, чтобы произвести определённый выход для конкретного клиента или рынка" [I]. Становление понятия "бизнес-процесс" отвечает переходу от ориентации на традиционные иерархические структуры при организации производства к горизонтальным (сетевым) связям. На современном этапе принципиально важным становится интеграция в бизнес-процесс, с одной стороны, широкого множества клиентов с учитываемыми индивидуальными потребностями, а, с другой стороны, широкого
( . . ).
Структура современного бизнес-процесса становится всё более разнородной: её составляют клиенты, поставщики, сторонние подрядчики (т.н. внешние субьек-) - , , , -
Материалы Международной конференции
“Интеллектуальные САПР”
мационные системы (т.н внутренние объекты БП, в своей связи образующие прецеденты БП).
Эти причины определяют актуальность оптимального управления бизнес-процессами в реальном масштабе времени. Суть такого управления состоит в построении оптимальной структуры экземпляра бизнес-процесса для удовлетворения потребностей конкретного клиента или их выделенной группы.
Кроме задачи оптимизации (настройки) существующих БП, часто возникает задача перестройки (реинжинеринга — радикального изменения структуры и па)
отношению к организации среды - рынка. Суть этой задачи в создании новых БП из имеющихся в распоряжении организации или доступных на рынке объектов и
.
С точки зрения теории организационных систем речь идёт о расширении модельных представлений для стркутур организаций, предприятий и т.п. Классическое представление организационной системы, как совокупности связанных произ-, ,
, , , -щих прецедент БП, так и за счёт включения в систему субъектов внешней среды.
Современный подход к моделированию бизнес-процессов, как правило, основывается на диаграмных техниках [1,2], что удобно для их наглядного представления и отбражения в информационные системы. Однако такой подход не предоставляет возможностей для оперативной настройки и оптимизации БП.
Представляется возможным использование для этих целей методов эволюционной оптимизации, в частности генетических алгоритмов [3].
Основная задача на данном этапе исследований состоит в адекватной (подаоду на основе генетических алгоритмов) формализации понятий бизнес-процессов и в отображении этих понятий в соответствующие структуры - гены, хромосомы, популяции. Для оптимизации собственно процедур поиска на основе генетических алгоритмов соответствующие операторы метода-репродукции, кроссинговера, мутации необходимо проанализировать с точки зрения их интерпретации в процессах (ре)инжиниринга бизнес-процессов.
Подход к оптимизации БП на основе генетических алгоритмов, в принципе, позволит делать минимальные предположения относительно области решений. С другой стороны размерность структур БП и диапазоны изменения параметров их элементов невелики и регулируемы, что обеспечивает премлемые объёмы пространства поиска. Укажем также, что для генетических алгоритмов отмечается [4] достаточно высокий уровень устойчивости по сравнению с другими оптимизационными алгоритмами в случае нечёткого определения областей допустимых значений параметров описываемых объектов.
Однако уже сейчас ясно, что прямое отображение объектов БП в оптимизируемые стандартными генетическими алгоритмами структуры может столкнуться с рядом проблем. Простой генетический алгоритм (Goldberg, 1989) определён на фиксированном пространстве представления (двоичные строки) и вся проблемная специфика задачи обычно соотносится с целевой функцией. Соответственно для задач, в которых переменные, описывающие объекты, не ортогональны, т.е. имеют взаимозависимые значе-, , устраняются различными приёмами, например:
♦ введением штрафных функций;
♦ построением операторов, "испрашмющих" результаты операции кроссинговера;
♦ построением проблемно-зависимых операторов кроссинговера;
♦ учитывающих ограничения и не выводя щих потомка из сферы допустимых реше-.
, , -ной области приводит к невозможности его использования для оптимизации БП из другой проблемной области, равно как и к невозможности сравнительного анализа применения таких алгоритмов. Однако, в настоящее время, разрабатываются подходы [5] к построению универсальных генетических алгоритмов для случаев не ортогональных ,
-.
ЛИТЕРАТУРА
1. Davenport Т.Н. Business Innovation, Reengineering Work through Information Technology. - Boston, M.A., Harvard Business School Press, 1993. [ Цит. по книге Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реин-
: . - .: -сы и статистика, 1997]
2. Каляное ПН. Консалтинг при автоматизации предприятий. - М.: СИНТЕГ, 1997.
3. КурейчикВ.М. Методы генетического поиска / уч. пособие, ч.1. - Таганрог, 1998.
4. Harding T.J., Radcliffe N.J. Optimisation of Production Strategies using Stochastic Search Methods // European 3-D Reservoir Modelling Conference, Norvay, 1996.
5. Surry P.D., RadcliffNJ. - Formal Algorithms+Formal Representation=Search Strategies // Parallel Problem Solving from Nature IV, Springer-Verlag, LNCS1996. - C. 336-375.
УДК 658.512
S. Dergatchev*
AN EVOLUTIONARY MODEL FOR MARKET BEVAVIOR OF CONSUMER
Extended Abstract: Demand and fashion are strongly influenced by psychological effects. Until now both sides, the economical and the psychological one, have been investigated mainly separately and seldom in mathematical approaches. This article combines both aspects in a mathematical model comprising the dynamics of demand for normal goods as well as for fancy goods. An explicit example shows how the interaction of the snob effect and the bandwagon effect leads to new dynamics on the demand side in the case of fancy goods. Fashion is a driving force in economy as well as in total society. Therefore this phenomenon is investigated within various social sciences like psychology, sociology, economics, and history. However, all the different sciences look at it from different points of view applying different approaches. In psychology scientists concentrate on the behaviour of an individual. It is considered to be influenced by two main antagonistic forces, the striving for uniqueness on the one hand and for conformity on the other. Numerous studies have already been made about the influence of social pressure. S.E. Asch (Asch 1956) and M. Sherif and C.W. Sherif (Sherif 1956) have shown the strong effect of the latter in experiments. The impact of social pressure on fashion has been shown e.g. in Davis/Miller (1983). Though not so well investigated, the desire for uniqueness is also of high importance. The work ofC.R. Snyder and H.L. Fromkin is to be mentioned here. They have carried out many empirical studies about the phenomenon of this desire including its relation to fashion (Snyder/Fromkin 1980). Although besides the desire for uniqueness or conformity also other psychological effects play a role in the formation of fashion, we shall focus on these two main individual driv-
*
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект №0-01-00125)
