تجريبية (خوارزميات): الفرق بين النسختين
| [مراجعة غير مفحوصة] | [مراجعة غير مفحوصة] |
تم حذف المحتوى تمت إضافة المحتوى
ط بوت التصانيف المعادلة (٢٥) : + تصنيف:حدس مهني |
Ali wassouf (نقاش | مساهمات) لا ملخص تعديل |
||
سطر 1:
{{يتيمة|تاريخ=مايو 2009}}
يستخدم مصطلح التجريبية في مجال تكنولوجيا المعلومات والذكاء الصنعي والاستمثال الرياضي (أي الطرق الرياضية في إيجاد الحلول الأمثلية للمسائل), التجريبية تعتبر طريقة مساعدة في حل المسائل عندما نكون الطرق التقليدية بطيئة ,أو لإيجاد حلول تقريبية عندما تفشل الطرق التقليدية في إيجاد حل محدد.
يتم تحقيق ما سبق مع الأخذ بعين الاعتبار أننا نكون بذلك نتخلى عن فكرة الوصول إلى الحل الأمثل بل نحن بذلك نسعى للوصول إلى حل مقبول و بوقت معقول كما نتخلى عن الدقة و كمالية الحل (تعرف في مجال علم الحاسب بـcompleteness) حيث يمكن اعتبار استخدام التجريبية طريقاً مختصراً لتوفير الجهد.
==تعريف و توطئة ==
الهدف من التجريبية هو الحصول على حل ضمن وقت منطقي بحيث يكون جيداً بما فيه الكفاية بحيث يبسط حل المسألة لتصبح قابلة للحل بالورقة و القلم .
هذا الحل قد لا يكون الامثل بين جميع الحلول الممكنة للمسألة المطروحة او قد يكون تقريباً للحل الأمثل لكنه يبقى حلاً ذو قيمة لاننا اوجدناه ضمن وقت قصير .
يمكن ان نجد حلاً باستخدام التجريبية لوحدها او يمكن استخدام التجريبية بالاضافة إلى خوارزميات اسمثال لتحسين فاعلية التجريبية في الحصول على الحل اي يمكن استخدام التجريبية للحصول على حلول ابتدائية تستخدمها خوارزميات الاستمثال .
النتائج التي تم الحصول عليها من مسائل علم الحواسيب التي تندرج تحت نوع[[NP-hard]] تؤكدأ التجريبية هي الخيار الوحيد الذي ستكتب له الحياة والتطبيق على هذا الكلام موجود بتنوع في الحياة العملية.
==المقايضات في استخدام التجريبية ==
عندما نقف أمام مسألة و نريد أن نعرف إن كان استخدام التجريبيات سيفيد أما لا يجب أن ننظر إلى ماذا سنخسر مقابل ماذا سنربح عند استخدام التجريبية وهذه المقايضات هي :
* ''الأمثلية'': اي عندما يوجد عدة حلول لمسألة ما معطاة, هل تضمن لنا التجريبية الوصول إلى الحل الأمثل ؟ هل من المجدي الوصول إلى الحل الأمثل ؟
* ''الكمال (completeness)'' : اي عندما يوجد أكثر من حل للمسألة هل تستطيع التجربيات إيجاد كافة الحلول ؟ هل نحن بحاجة لإيجاد كافة الحلول؟العديد من التجريبيات تصمم للحصول على حل وحيد.
* ''الدقة'': اي هل سيكون مقدار الخطأ الناتج عن استخدام التجريبية كبيراً جداً؟
* ''وقت التنفيذ'' : هلهذه افضل تجريبية لحل هذا النوع من المشاكل؟ حيث أن بعض التجريبيات تتقارب أسرع من تجريبيات أخرى.
في بغض الحالات من الصعب جداً معرفة إن كان استخدام التجريبية جيد بما فيه الكفاية حيث أن القسم النظري أثبت أن التجريبية ليست دقيقة.
==أمثلة==
===استخدام مسائل أبسط ===
أحد طرق الحصول على أداء حاسوبي أفضل في حل المشاكل هو حل المشكلة عن طريق حل مشكلة أسهل منها يكون حلها هو أيضاً حل للمشكلة الابتدائية.
إن هذا النوع من التجريبيات غير قادرة على إيجاد كافة الحلول للمشكلة الأساسية لكن يمكنها أن تجد حلاً بسرعة و ذلك لسهولة حل المسألة الأبسط التي تشبه المسألة الأساسية
===مسألة البائع الجوال الشهيرة===
مثال عن إيجاد حل تقريبي لحل [[مسألةالبائع الجوال ]] تم طرحه من قبل [[جون بينتلي]] و هو عبارة عن ايجاد الترتيب الملائم للتجوال بين المدن كمالو أننا أردنا رسم الخارطة باستخدام طابعة [[pen plotter]].
مسألة البائع الجوال تعتبر من نوع المسائل ذات الصعوبة [[NP-Complete]] لذلك أيجاد حل أمثل لهذا النوع من المسائل حتى لو كانت على حجم صغير هو شيء صعب.
يمكن استخدام [[الخوارزمية الطموحة]] لإيجاد حل لكنه لن يكون الحل الأمثل بل هو تقريب للحل الأمثل ضمن وقت منطقي . حيث أن التجريبية في الخوارزمية الطموحة تعتمد على اختيار الطريق الأفضل في الخطوة التالية في كلل مرحلة . التجريبية هذه تعطي حلاً جيداً بما فيه الكفاية لكن الدراسة النظرية تبرهن على وجود حل أفضل.
===مسائل البحث===
مثال آخر على استخدام التجريبية لجعل الوصول إلى الحل أسرع هو في مثال البحث. بدايةً, التجريبية تقوم بتجريب كل الاحتمالات الممكنة في كل خطوة لكنها قادرة على إيقاف عملية البحث في أي لحظة إذا كانت الاحتمالية التي وصلت إليها أسوأ من الحل الأفضل . في المثال المشابهة تستخدم التجريبية لإيجاد الحلول الأفضل أولاً. مثال ( [[تقليم من نوع ألفا بيتا]] )
[[يحرر]]
[[تصنيف:حدس مهني]]
| |||