Выпускная работа А.А.Голяковой посвящена числовой характеристике двоичных последовательностей, называемой k-error линейной сложностью и имеющей значение для криптостойкости последовательностей, если они являются передаваемыми по каналам связи зашифрованными сообщениями.  Рассматриваются бесконечные последовательности, имеющие период из N битов, а также конечные последовательности длины N. Вычисление точного значения k-error линейной сложности последовательности s непосредственно по определению требует перебора векторов ошибок и с возрастанием N становится практически неосуществимым. Для N, являющихся степенями числа 2, имеются точные алгоритмы (один из них запрограммирован выпускницей и используется в работе), но в общем случае задача решается приближенными методами дискретной оптимизации.  Из таких методов выпускница выбрала для исследования и реализации только генетический алгоритм. Этот алгоритм представлен в нескольких вариантах: с двумя правилами отбора родителей, двумя видами кроссовера, двумя видами мутации. Всё же этих вариантов недостаточно для уверенности в выборе лучшей или почти лучшей версии алгоритма. Можно было бы подключить хотя бы упомянутый на стр.38 работы элитарный отбор, который рекомендуется авторами A.Alecu и A.Salagean именно для данной задачи.  Формирование родительского пула – наиболее слабо проработанная часть программ А.А.Голяковой. Пункт 3.3.1, описывающий эту операцию, даёт неверное представление о том, как на самом деле дипломантка организовала рулеточный и турнирный отборы. Представление об этом можно получить только из текстов программ. И тогда видно, в частности, что размер родительского пула в программах не варьируется с целью выбрать наиболее подходящий, а попросту всегда полагается равным размеру популяции. Это не соответствует всестороннему исследованию возможностей генетического алгоритма применительно к решаемой задаче.   Предложенный в разделе 4.3 и реализованный в программе случайный выбор одного из двух операторов скрещивания для каждой выбранной пары родителей довольно необычен: часть пар скрещивается первым способом и даёт двух потомков, другая – вторым, она даёт одного потомка. Второй оператор, по подсчётам автора, чаще приводит к лучшему результату, поэтому выбирается в 7 случаях из 10. (Вероятность именно 0.7 взята «на глазок».) Такой интересный способ с добавочными многократными запусками генераторов случайных чисел требует убедительного обоснования, хотя бы статистики для сравнения полученных результатов с результатами просто постоянного использования второго оператора.    Автору выпускной работы не откажешь в самостоятельности принятия решений, сочетающейся с нехваткой методичности в подходе к проблеме. Заявление о наилучшем выборе параметров генетического алгоритма требует более проработанного рассмотрения его вариантов и возможностей улучшения его работы на разных стадиях. Предложения такого рода имеются даже в Википедии.  Перечисленные замечания сводятся, в общем, к одному: недостаточная широта исследования, снижающая уверенность в обоснованности рекомендаций автора по выбору параметров и операторов.   Считаю оценку «хорошо» в должной степени отражающей качество текста, компьютерных программ и проведённой исследовательской работы.