مشكلة تحسين المسار - الذكاء الاصطناعي - ثالث ثانوي
الجزء الأول
1. أساسيات الذكاء الاصطناعي
2. خوارزميات الذكاء الاصطناعي
3. معالجة اللغات الطبيعية
الجزء الثاني
4. التعرف على الصور
5. خوارزميات التحسين واتخاذ القرار
6. الذكاء الاصطناعي والمجتمع
البرمجة الرياضية في مشكلات التحسين
جدول 5.2: أمثلة على متغيرات القرار ومتغيرات الحالة
تتم صياغة الدالة الموضوعية كتعبير رياضي (Mathmatical Expression) لتحسينها (بزيادتها أو تقليلها)
مشكلة حقيبة الظهر
مقطع برمجي يقوم بتثبيت مكتبة البايثون المتوحة المصدر الخاصة ببرمجة الأعداد الصحيحة المختلفة 1
مقطع برمجي ينشى القائمة x لتخزين متغيرات القرار الثنائية للعناصر1
مشكلة البائع المتجول
يمكن استخدام المقطع البرمجي التالي لإنشاء نسخة من مشكلة البائع المتجول
إنشاء خوارزمية حل القوة المفرطة لمشكلة البائع المتجول
تحسب خوارزمية حل القوة المفرطة المسافة الإجمالية لكل رطيق وتظهر في النهاية الطريق ذا المسافة الأقصر
استخدام برمجة الأعداد الصحيحة المختلطة لحل مشكلة البائع المتجول
يستخدم المقطع البرمجي التالي مكتبة البايثون mip لانشاء خوارزمية حل برمجة الأعداد الصحيحة المختلطة
تشمل الصيغة الكاملة لمشكلة البائع المتجول نوعاً إضافياً آخرا من القيود لضمان حساب الطرق المتصلة
على سبيل المثال فكر في الطريق 1-2-1 الوارد في الحل المكون من طريقين
يولد المقطع البرمجي التالي 100 نسخة من مشكلة البائع المتجول تشمل 8 مواقع وتتراوح المسافات
اشرح طريقة استخدام البرمجة الرياضية لحل مشكلات التحسين المعقدة
ما مزايا وعيوب أسلوب برمجة الأعداد الصحيحة المختلطة في حل مشكلات التحسين
قم بتحليل مشكلتين من مشكلات التحسين يمكن حلهما باستخدام البرمجة الرياضية ثم حدد متغيرات الحالة ومتغيرات القرار الخاصة بهما
اذكر ثلاث مشكلات تحسيبن مختلفة من عائلة مشكلات تحديد المسار
أنشى دالة خوارزمية حل القوة المفرطة لمشكلة البائع المتجول من خلال إكمال المقطع البرمجي التالي بحيث تظهر الدالة المسار الأفضل والمسافة الإجمالية المثلى
أنشى دالة خوارزمية حل القوة المفرطة لمشكلة البائع المتجول من خلال إكمال المقطع البرمجي التالي بحيث تنتقي متغيرات القرار وقيود الاتصال انتقاء صحيحا
