خوارزمية القوة المفرطة لتكوين الفريق - كتاب الذكاء الإصطناعي - الصف 12 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

بعد ذلك، يمكن إنشاء الدالة التالية لحل مشكلة تكوين الفريق بأسلوب القوة المفرطة. وهذه الخوارزمية تأخذ بعين الاعتبار جميع أحجام الفرق الممكنة، وتنشىء الفرق بناءً على الأعداد الممكنة، ثم تحصر الفرق التي تستوفي كل المهارات المطلوبة وتحدد الفريق الأقل عددًا.

def brute_force_solver(problem): worker_skills = problem['worker_skills'] required_skills = problem['required_skills'] worker_ids = list(worker_skills.keys()) # gets the ids of all the workers worker_num = len(worker_ids) # total number of workers all_possible_teams = [] # remembers all possible teams best_team = None # remembers the best (smallest) team found so far #for each possible team size (singles, pairs, triplets, ...) for team_size in range(1, worker_num+1): # creates all possible teams of this size teams = combinations(worker_ids, team_size) for team in teams: # for each team of this size skill_union = set() # union of skills covered by all members of this for worker_id in team: # for each team member # adds their skills to the union skill_union.update(worker_skills[worker_id]) # if all the required skills are included in the union if required_skills.issubset(skill_union): # if this is the first team that covers all required skills # or this team is smaller than the best one or if best_team == None or len(team) < len(best_team): best_team = team # makes this team the best one return best_team # returns the best solution

من الممكن ألا يكون هناك حل لنسخة المشكلة الواردة. فإذا كانت مجموعة المهارات المطلوبة تشمل مهارة لا يمتلكها أي عامل من العمال المتواجدين، فلن تجد طريقة لإنشاء فريق يغطي كل المهارات، وفي مثل هذه الحالات ستظهر الخوارزمية المذكورة سابقًا النتيجة بعدم وجود حل. يمكنك الآن استخدام المقطع البرمجي التالي لاختبار خوارزمية الحل بالقوة المفرطة وفقًا للمثال الذي تم إنشاؤه سابقًا:

# uses the brute-force solver to find the best team for the sample problem best_team = brute_force_solver(sample_problem) print(best_team)

('w2', 'w3', 'w4')

وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447

258

بعد ذلك، يمكن إنشاء الدالة التالية لحل مشكلة تكوين الفريق بأسلوب القوة المفرطة. وهذه الخوارزمية تأخذ بعين الاعتبار جميع أحجام الفرق الممكنة، وتنشىء الفرق بناءً على الأعداد الممكنة، ثم تحصر الفرق التي تستوفي كل المهارات المطلوبة وتحدد الفريق الأقل عددًا.def brute_force_solver(problem):worker_skills = problem['worker_skills'] required_skills = problem['required_skills']worker_ids = list(worker_skills.keys()) # gets the ids of all the workers worker_num = len(worker_ids) # total number of workers all_possible_teams = [] # remembers all possible teams best_team = None # remembers the best (smallest) team found so far#for each possible team size (singles, pairs, triplets, ...) for team_size in range(1, worker_num+1):# creates all possible teams of this size teams = combinations(worker_ids, team_size) for team in teams: # for each team of this size skill_union = set() # union of skills covered by all members of this for worker_id in team: # for each team member # adds their skills to the union skill_union.update(worker_skills[worker_id])# if all the required skills are included in the union if required_skills.issubset(skill_union):# if this is the first team that covers all required skills # or this team is smaller than the best one or if best_team == None or len(team) < len(best_team): best_team = team # makes this team the best one return best_team # returns the best solutionمن الممكن ألا يكون هناك حل لنسخة المشكلة الواردة. فإذا كانت مجموعة المهارات المطلوبة تشمل مهارة لا يمتلكها أي عامل من العمال المتواجدين، فلن تجد طريقة لإنشاء فريق يغطي كل المهارات، وفي مثل هذه الحالات ستظهر الخوارزمية المذكورة سابقًا النتيجة بعدم وجود حل. يمكنك الآن استخدام المقطع البرمجي التالي لاختبار خوارزمية الحل بالقوة المفرطة وفقًا للمثال الذي تم إنشاؤه سابقًا:# uses the brute-force solver to find the best team for the sample problem best_team = brute_force_solver(sample_problem) print(best_team)('w2', 'w3', 'w4')2025 - 1447--- VISUAL CONTEXT ---Table Structure: Headers: N/A Context: Indicates the official source or publisher of the textbook.