خوارزمية القوة المفرطة لحل مشكلة فريق العمل - كتاب الذكاء الإصطناعي - الصف 12 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

# the following code represents the above test sample_problem = create_problem_instance(10, 6, 5, 5) # prints the skills for each worker for worker_id in sample_problem['worker_skills']: print(worker_id, sample_problem['worker_skills'][worker_id]) print() # prints the required skills that the team has to cover print('Required Skills:', sample_problem['required_skills'])

w1 {'s10'} w2 {'s2', 's8', 's5', 's6'} w3 {'s7', 's2', 's4', 's5', 's1'} w4 {'s9', 's4'} w5 {'s7', 's4'} w6 {'s7', 's10'} Required Skills: {'s6', 's8', 's7', 's5', 's9'}

تتمثل الخطوة التالية في إنشاء خوارزمية حل (Solver)، وهي خوارزمية تحسين يمكنها أن تحدد أقل عدد ممكن لفريق العمل الذي يمكن اعتماده لاستيفاء كل المهارات المطلوبة.

اتخاذ القرار بخوارزمية القوة المفرطة

Decision Making with a Brute-Force Algorithm

ستُطبق أول خوارزمية حل أسلوب القوة المفرطة الذي يعتمد على التعداد الشامل لكل الفرق الممكنة وأخذها بعين الاعتبار. وستُستخدم هذه الخوارزمية أدوات combinations (توافيق) من وحدة itertools لتوليد كل الفرق الممكنة ذات العدد المحدد.

سيتم توضيح الأداة بالمثال البسيط أدناه:

# used to generate all possible combinations in a given list of elements from itertools import combinations L = ['w1', 'w2', 'w3', 'w4'] print('pairs', list(combinations(L, 2))) # all possible pairs print('triplets', list(combinations(L, 3))) # all possible triplets

pairs [('w1', 'w2'), ('w1', 'w3'), ('w1', 'w4'), ('w2', 'w3'), ('w2', 'w4'), ('w3', 'w4')] triplets [('w1', 'w2', 'w3'), ('w1', 'w2', 'w4'), ('w1', 'w3', 'w4'), ('w2', 'w3', 'w4')]

وزارة التعليم

257

Ministry of Education

2023 - 1447

# the following code represents the above test sample_problem = create_problem_instance(10, 6, 5, 5)# prints the skills for each worker for worker_id in sample_problem['worker_skills']: print(worker_id, sample_problem['worker_skills'][worker_id])print()# prints the required skills that the team has to cover print('Required Skills:', sample_problem['required_skills'])w1 {'s10'} w2 {'s2', 's8', 's5', 's6'} w3 {'s7', 's2', 's4', 's5', 's1'} w4 {'s9', 's4'} w5 {'s7', 's4'} w6 {'s7', 's10'} Required Skills: {'s6', 's8', 's7', 's5', 's9'}تتمثل الخطوة التالية في إنشاء خوارزمية حل (Solver)، وهي خوارزمية تحسين يمكنها أن تحدد أقل عدد ممكن لفريق العمل الذي يمكن اعتماده لاستيفاء كل المهارات المطلوبة.--- SECTION: اتخاذ القرار بخوارزمية القوة المفرطة --- اتخاذ القرار بخوارزمية القوة المفرطة--- SECTION: Decision Making with a Brute-Force Algorithm --- Decision Making with a Brute-Force Algorithmستُطبق أول خوارزمية حل أسلوب القوة المفرطة الذي يعتمد على التعداد الشامل لكل الفرق الممكنة وأخذها بعين الاعتبار. وستُستخدم هذه الخوارزمية أدوات combinations (توافيق) من وحدة itertools لتوليد كل الفرق الممكنة ذات العدد المحدد.سيتم توضيح الأداة بالمثال البسيط أدناه:# used to generate all possible combinations in a given list of elements from itertools import combinations L = ['w1', 'w2', 'w3', 'w4']print('pairs', list(combinations(L, 2))) # all possible pairs print('triplets', list(combinations(L, 3))) # all possible triplets pairs [('w1', 'w2'), ('w1', 'w3'), ('w1', 'w4'), ('w2', 'w3'), ('w2', 'w4'), ('w3', 'w4')] triplets [('w1', 'w2', 'w3'), ('w1', 'w2', 'w4'), ('w1', 'w3', 'w4'), ('w2', 'w3', 'w4')]2023 - 1447