خوارزميات تحسين الجدولة - كتاب الذكاء الإصطناعي - الصف 12 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

# computes the new tardiness after the swap new_tardiness, new_finish_times = compute_schedule_tardiness(problem, new_schedule) # if the new schedule is better than the best one so far if new_tardiness < best_tardiness: # the new_schedule becomes the best one best_schedule = new_schedule best_tardiness = new_tardiness best_finish_times = new_finish_times # returns the best solution return {'schedule':best_schedule, 'tardiness':best_tardiness, 'finish_times':best_finish_times}

جيران الحل في هذا المثال كلها حلول يتم الحصول عليها عن طريق انتقاء مهمتين داخل الحل ومبادلة موقعيهما في الجدول.

تطبق الدالة التالية مبادلة عشوائية بانتقاء مهمتين عشوائيتين في الجدول المعطى الذي يستوجب تبديل مكانيهما:

def random_swap(schedule): job_num = len(schedule) # gets the number of scheduled jobs pos1 = random.randint(0, job_num - 1) # samples a random position pos2 = pos1 while pos2 == pos1: # keeps sampling until it finds a position other than pos1 pos2 = random.randint(0, job_num - 1) # samples another random position return pos1, pos2 # returns the two positions that should be swapped

تستخدم الدالة التالية استراتيجية مختلفة وذلك باختيارها الدائم لمهمتين متجاورتين في الجدول لتبادلهما. على سبيل المثال، إذا كان الجدول الحالي لنسخة مشكلة مكونة من أربع مهام هو [0, 1, 3, 2]، فإن المبادلات المرشحة ستكون فقط 0<>1 و 1<>3 و 3<>2.

def adjacent_swap(schedule): job_num = len(schedule) # gets the number of scheduled jobs pos1 = random.randint(0, job_num - 2) # samples a random position (excluding the last one) pos2 = pos1 + 1 # gets the position after the sampled one return pos1,pos2 # returns the two positions that should be swapped

وزارة التعليم Ministry of Education 2023 - 1447

276

# computes the new tardiness after the swap new_tardiness, new_finish_times = compute_schedule_tardiness(problem, new_schedule)# if the new schedule is better than the best one so far if new_tardiness < best_tardiness: # the new_schedule becomes the best one best_schedule = new_schedule best_tardiness = new_tardiness best_finish_times = new_finish_times# returns the best solution return {'schedule':best_schedule, 'tardiness':best_tardiness, 'finish_times':best_finish_times}جيران الحل في هذا المثال كلها حلول يتم الحصول عليها عن طريق انتقاء مهمتين داخل الحل ومبادلة موقعيهما في الجدول.تطبق الدالة التالية مبادلة عشوائية بانتقاء مهمتين عشوائيتين في الجدول المعطى الذي يستوجب تبديل مكانيهما:def random_swap(schedule): job_num = len(schedule) # gets the number of scheduled jobs pos1 = random.randint(0, job_num - 1) # samples a random position pos2 = pos1 while pos2 == pos1: # keeps sampling until it finds a position other than pos1 pos2 = random.randint(0, job_num - 1) # samples another random position return pos1, pos2 # returns the two positions that should be swappedتستخدم الدالة التالية استراتيجية مختلفة وذلك باختيارها الدائم لمهمتين متجاورتين في الجدول لتبادلهما. على سبيل المثال، إذا كان الجدول الحالي لنسخة مشكلة مكونة من أربع مهام هو [0, 1, 3, 2]، فإن المبادلات المرشحة ستكون فقط 0<>1 و 1<>3 و 3<>2.def adjacent_swap(schedule): job_num = len(schedule) # gets the number of scheduled jobs pos1 = random.randint(0, job_num - 2) # samples a random position (excluding the last one) pos2 = pos1 + 1 # gets the position after the sampled one return pos1,pos2 # returns the two positions that should be swapped2023 - 1447--- VISUAL CONTEXT ---Context: Identifies the publisher/source of the textbook.