تحليل خوارزميات حل مشكلة تكوين الفرق - كتاب الذكاء الإصطناعي - الصف 12 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

يستخدم المقطع البرمجي التالي هذه الدالة وخوارزمية الحل بالقوة المفرطة لحساب الحلول الممكنة لمجموعات البيانات التي تم إنشاؤها سابقًا والمكونة من workers-5 (خمسة_عمال)، وworkers-10 (عشرة_عمال)، وworkers-15 (خمسة عشر_عاملاً)، وworkers-20 (عشرين_عاملاً):

brute_solutions_5 = gets_solutions(problems_with_5_workers, solver = brute_force_solver) brute_solutions_10 = gets_solutions(problems_with_10_workers, solver = brute_force_solver) brute_solutions_15 = gets_solutions(problems_with_15_workers, solver = brute_force_solver) brute_solutions_20 = gets_solutions(problems_with_20_workers, solver = brute_force_solver)

Solved 23 problems in 0.0019948482513427734 seconds Solved 80 problems in 0.06984829902648926 seconds Solved 94 problems in 2.754629373550415 seconds Solved 99 problems in 109.11902689933777 seconds

على الرغم من أن الأعداد المطلوبة سجلت بواسطة الدالة ()gets_solutions إلا أنها ستكون متفاوتة نظرًا للطبيعة العشوائية لمجموعات البيانات، وسيكون هناك نمطان ثابتان على الدوام هما:

• زيادة عدد العمال تؤدي إلى عدد أكبر من نسخ المشكلات التي من الممكن إيجاد حل لها، وهذا النمط من الحلول معقول ومتوقع؛ لأن وجود عدد كبير من العمال يزيد من احتمال وجود عامل واحد على الأقل يمتلك مهارة واحدة مطلوبة ضمن مجموعة العمال المتاحة.

• زيادة عدد العمال يؤدي إلى زيادة كبيرة (أُسِّيَّة) في الزمن الحاسوبي، وهذا متوقع حسب التحليل الذي تم إجراؤه في بداية هذا الدرس. وبالنسبة لمجموع العمال ممن هم بعدد: خمسة، وعشرة، وخمسة عشر، وعشرون عاملاً، فإن عدد الفرق الممكنة يساوي: 31، 1023، 32767، و 1048575 على الترتيب.

بصفة عامة، وبالنظر إلى عدد العمال المعطى N، فإن عدد الفرق الممكنة يساوي 1-2N، وهذا العدد سيصبح كبيراً لتقييمه حتى بالنسبة للقيم الصغيرة لـ N. كذلك بالنسبة لأي مشكلة بسيطة بها قيد واحد (يغطي جميع المهارات المطلوبة) وهدف واحد (تقليل حجم الفريق)، فإن القوة المفرطة قابلة للتطبيق فقط على مجموعات البيانات الصغيرة جداً، وذلك بالتأكيد ليس حلاً عملياً لأي من مشكلات التحسين المعقدة التي نواجهها في الواقع والتي أشرنا إليها في بداية هذا الدرس.

اتخاذ القرار باستخدام خوارزمية استدلالية جشعة

Decision Making with a Greedy Heuristic Algorithm

تتعامل الدالة التالية مع هذا القيد بواسطة تنفيذ خوارزمية تحسين تعتمد على الأسلوب الاستدلالي الجشع، حيث تقوم الخوارزمية تدريجياً بتكوين الفريق عن طريق إضافة عضو واحد في كل مرة، فالعضو الذي أضيف مؤخراً يكون دائماً هو العضو الذي يمتلك معظم المهارات التي لم توجد في سابقه، وتستمر العملية حتى تستوفي جميع المهارات المطلوبة.

الدالة الاستدلالية الجشعة (Greedy Heuristic) المستخدمة في هذا المثال هي معيار لاختيار عامل يتوفر فيه أكبر عدد من المهارات التي تستوفي الفريق إلى الآن. ويمكن استخدام دالة استدلالية أخرى، مبنية على إضافة العامل الذي يتوفر فيه العدد الأكبر من المهارات أولاً.

وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447

260

يستخدم المقطع البرمجي التالي هذه الدالة وخوارزمية الحل بالقوة المفرطة لحساب الحلول الممكنة لمجموعات البيانات التي تم إنشاؤها سابقًا والمكونة من workers-5 (خمسة_عمال)، وworkers-10 (عشرة_عمال)، وworkers-15 (خمسة عشر_عاملاً)، وworkers-20 (عشرين_عاملاً):brute_solutions_5 = gets_solutions(problems_with_5_workers, solver = brute_force_solver) brute_solutions_10 = gets_solutions(problems_with_10_workers, solver = brute_force_solver) brute_solutions_15 = gets_solutions(problems_with_15_workers, solver = brute_force_solver) brute_solutions_20 = gets_solutions(problems_with_20_workers, solver = brute_force_solver)Solved 23 problems in 0.0019948482513427734 seconds Solved 80 problems in 0.06984829902648926 seconds Solved 94 problems in 2.754629373550415 seconds Solved 99 problems in 109.11902689933777 secondsعلى الرغم من أن الأعداد المطلوبة سجلت بواسطة الدالة ()gets_solutions إلا أنها ستكون متفاوتة نظرًا للطبيعة العشوائية لمجموعات البيانات، وسيكون هناك نمطان ثابتان على الدوام هما:• زيادة عدد العمال تؤدي إلى عدد أكبر من نسخ المشكلات التي من الممكن إيجاد حل لها، وهذا النمط من الحلول معقول ومتوقع؛ لأن وجود عدد كبير من العمال يزيد من احتمال وجود عامل واحد على الأقل يمتلك مهارة واحدة مطلوبة ضمن مجموعة العمال المتاحة.• زيادة عدد العمال يؤدي إلى زيادة كبيرة (أُسِّيَّة) في الزمن الحاسوبي، وهذا متوقع حسب التحليل الذي تم إجراؤه في بداية هذا الدرس. وبالنسبة لمجموع العمال ممن هم بعدد: خمسة، وعشرة، وخمسة عشر، وعشرون عاملاً، فإن عدد الفرق الممكنة يساوي: 31، 1023، 32767، و 1048575 على الترتيب.بصفة عامة، وبالنظر إلى عدد العمال المعطى N، فإن عدد الفرق الممكنة يساوي 1-2N، وهذا العدد سيصبح كبيراً لتقييمه حتى بالنسبة للقيم الصغيرة لـ N. كذلك بالنسبة لأي مشكلة بسيطة بها قيد واحد (يغطي جميع المهارات المطلوبة) وهدف واحد (تقليل حجم الفريق)، فإن القوة المفرطة قابلة للتطبيق فقط على مجموعات البيانات الصغيرة جداً، وذلك بالتأكيد ليس حلاً عملياً لأي من مشكلات التحسين المعقدة التي نواجهها في الواقع والتي أشرنا إليها في بداية هذا الدرس.اتخاذ القرار باستخدام خوارزمية استدلالية جشعةDecision Making with a Greedy Heuristic Algorithmتتعامل الدالة التالية مع هذا القيد بواسطة تنفيذ خوارزمية تحسين تعتمد على الأسلوب الاستدلالي الجشع، حيث تقوم الخوارزمية تدريجياً بتكوين الفريق عن طريق إضافة عضو واحد في كل مرة، فالعضو الذي أضيف مؤخراً يكون دائماً هو العضو الذي يمتلك معظم المهارات التي لم توجد في سابقه، وتستمر العملية حتى تستوفي جميع المهارات المطلوبة.الدالة الاستدلالية الجشعة (Greedy Heuristic) المستخدمة في هذا المثال هي معيار لاختيار عامل يتوفر فيه أكبر عدد من المهارات التي تستوفي الفريق إلى الآن. ويمكن استخدام دالة استدلالية أخرى، مبنية على إضافة العامل الذي يتوفر فيه العدد الأكبر من المهارات أولاً.2025 - 1447--- VISUAL CONTEXT ---Context: Indicates the official source or publisher of the textbook material.