Моделювання інформаційної системи e-learning з використанням генетичних алгоритмів

Abstract

В статті розглядається модель інформаційної системи e-learning. Мета статті – розробка моделі інформаційної системи e-learning, в якій для пошуку оптимальної структури буде використано апарат генетичних алгоритмів. Базою для створення програмної моделі є математична модель інформаційних взаємозв’язків системи електронного навчання, розгорнутої на гіперконвергентному сервері. Результати. Представлено розроблений програмний комплекс із поясненням запуску при наявності виконавчого файлу. Наведено інтерфейс використання програми відповідними зображеннями. Також надано типовий алгоритм використання програми із вводом початкових даних, збереженням їх у базы даних. Для синтезу інформаційної системи e-learning було досліджено переваги та недоліки генетичного алгоритму. В результаті виведені переваги та недоліки притаманні створеному алгоритму, які також притаманні генетичним алгоритмам взагалі. Висновки. Розроблена програма дозволить підвисити ефективність використання базової гіперконвергентної мережі, а, отже, і підвисити якість функціонування системи e-learning в цілому. Це є необхідною складовою створення такої системи в умовах обмеженого бюджету університету.The article describes the model of the synthesis of the e-learning information system. The purpose of the paper is to develop a model of the e-learning information system, in which a genetic algorithm apparatus will be used to find the optimal structure. The basis for the creation of which was the mathematical model of information interconnections of the e-learning system. Results. The mathematical model is deployed on a hyperconverting server. The developed software complex is presented. With an explanation of the startup if there is an executable file. The interface of using the program with the corresponding images is presented. A typical algorithm for using the program is also shown. In it input of initial data with their preservation in the database and synthesis of the model. The advantages and disadvantages of the genetic algorithm were studied. Conclusions. The developed program will improve the efficiency of using the basic hyperconverting network, and, consequently, improve the quality of the functioning of the e-learning system as a whole. This is a necessary component of the creation of such a system under the conditions of a limited budget of the university.