Системы информационного поиска для Big Data: машинное обучение ранжированию на основе генетическиих алгоритмов

Рассмотрена проблема машинного обучения (МО) ранжированию при работе с Big Data в рамках концепции Industry 4.0. Представлен подход к МО ранжированию в системах информационного поиска на основе многокритериальной оптимизации на базе генетических алгоритмов, положенный в основу инструментария программного комплекса. Также рассмотрен альтернативный подход к машинному обучению, построенный на базе генетического алгоритма кооперативной коэволюции, позволяющий сократить время машинного обучения за счет использования параллельных вычислений. Предложенные методы обеспечивают эффективность автоматизации принятия аналитических решений о ранжировании альтернатив в порядке убывания релевантности. Представлены результаты сравнительного анализа предложенных методов на тестовых коллекциях.