РОЗРОБКА МЕТОДУ ОПТИМІЗАЦІЇ ПРОГРАМНОГО КОДУ НА ОСНОВІ ГЕНЕТИЧНОГО АЛГОРИТМУ

Анотація

Генетичні алгоритми дозволяють генерувати та комбінувати різні рішення, поступово покращуючи їх відповідно до певного критерію ефективності. У міжнародній практиці генетичні алгоритми використовуються для розв’язання різних задач оптимізації — зокрема, для розробки та удосконалення програмного забезпечення. Використання генетичних алгоритмів для оптимізації програмного коду є перспективним напрямком, що дозволяє автоматизувати пошук ефективних і продуктивних рішень у процесі розробки програмного забезпечення. Генетичні алгоритми сприяють підвищенню продуктивності коду, покращенню його структури та зменшенню споживання ресурсів, що є критично важливим у сучасному конкурентному світі. Незважаючи на те, що використання цього методу має певні обмеження, удосконалення алгоритмів та зростання обчислювальних можливостей роблять його дедалі доступнішим у реальних умовах розробки програмного забезпечення. Розробка нейронної мережі для автоматичної оптимізації коду, або ж створення програми, яка безпосередньо модифікує код, є надзвичайно ресурсоємною задачею. Навіть при використанні мережі потужних комп’ютерів такі підходи можуть призводити до сповільнення системи, періодичних зависань системи та необхідності постійних перезавантажень для стабілізації. Це не лише уповільнює процес розробки, а й робить його фінансово невигідним для багатьох компаній. Генетичні алгоритми надають можливість оптимізувати об’єм необхідних ресурсів, що є надзвичайно важливим фактором при розробці програмного забезпечення. В цілому, немає сумнівів в тому, що в майбутньому використання генетичних алгоритмів набуватиме все більш масового характеру. Спектр задач, які вирішуються з допомогою даних алгоритмів, а також якість та швидкість вирішення цих задач обґрунтовують довгострокову перспективність та популярність. З огляду на актуальність теми дослідження, стаття розглядає теоретичні основи генетичних алгоритмів та їх застосування для оптимізації коду, а також пропонує декілька шляхів розробки методу оптимізації програмного коду на основі генетичного алгоритму.