مـنـتـديــات الــبـــاحـــث
هل تريد التفاعل مع هذه المساهمة؟ كل ما عليك هو إنشاء حساب جديد ببضع خطوات أو تسجيل الدخول للمتابعة.

* منهج الخوارزميات - الذكاء الاصطناعي - غرائب وعجائب الأرقام

اذهب الى الأسفل

* منهج الخوارزميات - الذكاء الاصطناعي -  غرائب وعجائب الأرقام Empty * منهج الخوارزميات - الذكاء الاصطناعي - غرائب وعجائب الأرقام

مُساهمة  طارق فتحي الأحد يناير 16, 2011 8:10 pm

المنهج (Methodology)
الخوارزميات الجينية يتم تنفيذها باعتبارها محاكاة الكمبيوتر حيث تستخدم الكورموسومات كأفراد في العمليات التي تقوم بها لإيجاد أفضل الحلول، بشكل عام الحلول تمثل بنظام الثنائي (binary) من 0 و1 ،وأيضا يمكن استخدام رموز أخرى.
عملية التطور(evolution) تبدأ عادة من اختيار الكورموسومات(population) بشكل عشوائي وهذا يحدث في الأجيال الأخرى، في كل جيل يتم حساب الدالة الأمثلية(fitness function) لكل الكروسومات بشكل منفرد ويتم اختيار أفضل الكورموسومات بالاعتماد على أفضل الدالة الأمثلية ومن ثم عمل تهجين (دمج) وأيضا عمل طفرة، هذه الخوارزمية تتوقف عندما نصل إلى أكبر عدد من الأجيال تم إنتاجه أو الوصل إلى أفضل حل من خلال الدالة الأمثلية، إذا كان التوقف بسبب أكبر عدد من الأجيال يكون الحل الأمثل غير متحقق.
الخوارزميات الجينية توجد في التطبيقات المعلوماتية الإحيائية(bioinformatics) وعلوم الحاسوب والهندسة والاقتصاد والكيمياء والصناعات التحويلية (manufacturing) والرياضيات والفيزياء وغيرها من الميادين.

خطوات الخوارزمية الجنية

1. التهيئة(initialization)
في البداية العديد من الحلول الفردية هي مولده عشوائيا على شكل أولي للكورموسومات. حجم الكورموسومات يعتمد على طبيعة المشكلة، ولكن عادة ما يوجد عدة مئات أو آلاف من الحلول الممكنة. بشكل تقليدي يتم تتولد الكورموسومات بشكل عشوائي ،بحيث تغطي مجموعة كاملة من الحلول الممكنة البحث الفضائي(search spaces)وفي بعض الأحيان، فإن هذا الحل قد تكون "المصنف" في حالة الوصول إلى الحل الامثل(optimal solution).

2.الاختيار (selection)
خلال كل الأجيال المتعاقبة، هنالك نسبة من الكورموسومات الحالية هي المختارة لإنتاج جيل جديد. ويتم اختيار هذه الكورموسومات الاعتماد على دالة الأمثلية، حيث تكون نسبة الاختيار على أفضلية الدالة الأمثلية ،وهنالك طريقة أخرى عن طريق اختيار مجموعة عشوائية من الكورموسومات، لكن هذه العملية قد تستغرق وقتا طويلا جدا.

3. الاستنساخ (reproduction)
هي عملية لتوليد جيل ثان من الكورموسومات التي تم انتقاؤها من خلال عملية الاختيار ومن ثم عمل عميلة التهجين(crossover) والطفرة(mutation)لإنتاج الأبناء.

عملية التهجين
من خلال الآباء الذين تم اختيارهم من عملية الاختيار يتم تزاوج بين كل اثنين من الآباء لإنتاج طفلين جديدين وهذه العملية تستمر حتى يتم إيجاد مجوعة جديدة من الكورموسومات بالإضافة إلى مجموعة الآباء.
توجد العديد من التقنيات التي تَستعمل في عملية التهجين:

نقطة تهجين واحدة
هذه العملية في نهاية المطاف تنتج الجيل القادم من السكان الكورموسومات التي تختلف عن الجيل الأول، جميع البيانات تترتب بالاعتماد على هذه النقطة حيث يحدث عملية تبدل للبيانات بشرط عدم حدوث تكرار.

نقطتين تهجين
هذه العملية في نهاية المطاف تنتج الجيل القادم من السكان الكورموسومات التي تختلف عن الجيل الأول، جميع البيانات تترتب بالاعتماد على هذه النقطتين حيث يحدث عملية تبدل للبيانات بشرط عدم حدوث تكرار.

القطع والوصل
حيث هذه العملية تعمل على قطع البيانات من منطقة تختلف عن منطقة الكروموسوم الثاني مما يودي إلى اختلاف في طول الكروموسوم.
الطفرة هي عملية تغير مفاجأة في الأبناء الناتجة من عملية التهجين بحيث تكون تغير في شكل الكروموسوم عن طريق تغير أحد مكونات الكروموسوم (تغير bit) هذه العملية ليسن ناتجة من الآباء.
عملية الاستنساخ في النهاية تؤدي إلى إنتاج الكورموسومات جديدة فيتم تطبيق عليها الدالة الأمثلية لإنتاج أبناء جدد.

4. الإنهاء (Termination)
عملية إيجاد جيل جديد تستمر حتى يحدث أحد أسباب الإنهاءو هي:

الوصول إلى الحل الأفضل.
الوصل إلى العدد من الأجيال المطلوب.
الوصول إلى قيمة معينة(budget) مثل حساب (الزمن/المال).
الوصل إلى (local minimum) وعدم المقدرة على الخروج منها.
التخمين.
باستخدام مجموعة من الأسباب السابقة.
5. الشيفرة التضليلية (Pseudo-code) للخوارزمية.

اختيار مجموعة البيانات الكورموسومات(Population).
حساب الدالة الأمثلية لكل كروموسوم.
إعادة
اختيار أفضل آباء لعملية إنتاج الأبناء.
توليد جيل جديد باستخدام التهجين والطفرة.
تقيم للابن الجديد بالاعتماد على الدالة الأمثلية.
عمل تغير للكروموسومات الأصلية بالاعتماد على قيم الأبناء.
أكمل حتى الانتهاء
تقنيات مماثلة تختلف في تفاصيل تنفيذها وطبيعة تطببق المشكلة المعينة.
[الخوارزمية الجينية]: هذا هو النوع الأكثر شعبية من الخوارزمية التطورية من يسعى إلى حل للمشكلة في شكل سلاسل من الأرقام (تقليدي ثنائي وعلى الرغم من أن أفضل تمثيل عادة ما تكون تلك التي تعكس شيئا عن المشكلة التي يجري حلها) وذلك بتطبيق عمليات مثل إعادة التركيب والطفرات (واحدة أحيانا وأحيانا الإثنتين) هذا النوع من الخوارزمية التطورية كثيرا ما يستخدم في مشاكل الأمثلة:
البرمجة الجينية: هنا تكون الحلول على شكل برامج الحاسوب وتتحدد المهمة الملائمة بقدرتها على حل مشكلة حسابية.
البرمجة التطورية: مثل البرمجة الجينية إلا أن هيكل هذا البرنامج هو ثابت والعوامل العددية المتغبرة يسمح بتطويرها.
الاستراتيجية التطورية: يتعامل مع النواقل من الارقام الحقيقية على أنها تمثيلات من الحلول وعادة ما يستخدم معدلات التكيف الذاتي للطفرة.
الخوارزمية الجينية genetic algorithms هي طريقة من طرق الاستمثال والبحث. يمكن تصنيف هذه الطريقة كإحدى طرق الخوارزميات التطورية evolutionary algorithms التي تعتمد على تقليد عمل الطبيعة من منظور دارويني.

الخوارزمية الوراثية: هي تقنية بحث تستعمل لإيجاد حلولِ مضبوطة أَو تقريبية تحققِ الأمثلية، الخوارزميات الوراثية تصنف كبحوث العالمية الاستدلالي(Global search heuristics), وهي أيضا فئة معينة من الخوارزميات التطورية المعروفة كذلك بِالحساب التطوريِ (evolutionary computation) التي تستخدم تكنولوجيا المستوحاة من البيولوجيا التطورية (evolutionary biology) مثل التوريث والطفرات والاختيار والتهجين (crossover).

تعتبر الخوارزميات الجينية من التقنيات الهامة في البحث عن الخيار الأمثل من مجموعة حلول متوفرة لتصميم معين، وتعتمد مبدأ داروين في الاصطفاء حيث تقوم هذه المعالجة الوراثية بتمرير المزايا المثلى من خلال عمليات التوالد المتعاقبة، وتدعيم هذه الصفات، وتكون لهذه الصفات القدرة الأكبر على دخول عملية التوالد، وإنتاج ذرية أمثل، وبتكرار الدورة الوراثية تتحسن نوعية الذرية تدريجياً.

اشكال ومصطلحات الخوارزميات الجينية

الإشكال
عادة ما يتم استعمال هذه الطريقة للقيام بالبحث في فضاء بحث (مجموعة عناصر يتم البحث فيها) أو في عملية استمثال ،أي أن الهدف هو جعل دالة رياضية معينة تتخذ قيمة علوى قصوى أو دنيا قصوى ولهذه الدالة اسم خاص في مجال الخوارزميات الجينية حيث يطلق عليها اسم دالة لأمثلية fitness function.

ولتطبيق الخوارزمية الوراثية علينا أولاً أن نوجد التمثيل المناسب للمشكلة المدروسة وفق عمليات صبغية، وأشهر طرق التمثيل هي استخدام السلاسل الثنائية لتمثيل قيم المتغيرات التي تعبر عن حلّ للمشكلة المعطاة وعلى هيئة صبغيات، وبعد أن تنتج هذه الصبغيات لا بد من طرق لمعالجتها حيث يوجد أربعة عمليات وهي (النسخ، التصالب، الطفرة والعكس).

رغم أن تطبيق هذه الطريقة عادة يتلخص في عملية استمثال فإنها لها مصطلحاتها الخاصة نظرا لأصولها الراجعة أو المرتبطة بنظرية التطور. من أهم هذه المصطلحات:

الاصطفاء: وهي عملية اصطفاء الكروموزومات أي الأفراد أي الحلول التي ستشارك في عملية التكاثر أي التي سيتم عليها لاحقا عملية مزج أجزائها مع أجزاء حلول أخرى أو تغير جزء من أجزاء هذا الحل
الفرد أو الكروموزوم: هي الحلول المتاحة والتي يتم معالجتها
الجين: هو أصغر جزء من الفرد وأصغر جزء حامل للمعلومة. حيث يتم عادة تشفير متغيرات الدالة التي تخضع للاستمثال لتكون في الشكل الثنائي (صفر وواحد). البت يسمى جين
ال population هي مجموع الحلول المتاحة
دالة الأمثلية fitness function: هي الدالة التي تعطي نتيجتها احتمال دخول فرد ما في الاصطفاء وتوريث خاصياته. حيث أن الحلول الأمثل تعطى حظا أكبر للدخول في عملية التكاثر وتوريث الخاصيات أو التغيير.
دالة التشفير: هي طريقة تشفير الحل أي متغيرات عملية الاستمثال (تشفير ثنائي مثلا لمتغير ينتمي للأعداد الحقيقية)
دالة فك التشفير: دالة فك التشفير هي الدالة العكسية لدالة التشفير التي نحتاجها لقرائة الحل النهائي الذي تعطيه الخوارزمية الجينية
تلاقح crossover: عملية يتم خلالها تبادل أجزاء حلول (قيمة متغيرات) بين الأفراد أو الصبغيات أو الكروموزومات التي تم اصطفائها سابقا للدخول في هذه العملية
mutation عملية تغير على صبغية معينة أي طفرة أو تغير يطرؤ على إحدى متغيراته

تنفيذ العمليات البيولوجية
عادة الحلول المرشحة المأخوذة عن تشكيل عينة عشوائية أولية من السكان تمثل الجيل الأول المهمة الملائمة يتم تطبيقها على الحلول المرشحة وأي نتائج لاحقة يوجد فئتين من المهام الرئيسية للمهمة الملائمة: واحدة حيث المهمة الملائمة لا تتغير على نحو تحسين وظيفة ثابتة أو اختبار مع مجموعة ثابتة من حالات الاختبار الأخرى حيث المهمة الملائمة هي قابلة للتغيير كما هو الحال في استخدام تمييز التخصص أو المشاركة في تطوير المجموعة من حالات الاختبار.

في اختيار، آباء للجيل القادم يتم اختيارهم مع وجود تحيز نحو ملائمة أعلى. استنساخ الآباء يتم من خلال النسخ مع إعادة التركيب و/ أو الطفرات. إعادة التركيب تطبق على الأبوين المختارين (المرشحين) والنتائج في واحد أو اثنين من الأطفال (المرشحين الجدد). [الطفرة] تطبق على مرشح واحد والنتائج في مرشحا جديدا هذه العوامل تخلق السلالة (مجموعة من المرشحين الجدد) هؤلاء المرشحين الجدد يتنافسون مع المرشحين القدامة لمكانهم في الجيل القادم (البقاء للأفضل).
ويمكن أن تتكرر هذه العملية حتى يتم العثور على مرشح مع نوعية كافية (الحل) أو أخذ أفضل حد حسابي تم الوصول إليه سابقا.

الذكاء الاصطناعي
في الذكاء الاصطناعي، الخوارزمية التطورية هي مجموعة فرعية من الحسابات التطورية، قاعدة عامة من سكان لحل مشكلة عامة من {5{/5} الأمثلة الخوارزمية. الخوارزمية التطورية تستخدم بعض الآليات المستوحاة من التطور البيولوجي : الاستنساخ، الطفرة، إعادة التركيب، والاختيار. الحلول المرشحة للمشكلة الأمثل تلعب دور الأفراد في قطاع من السكان، المهمة الملائمة تحدد البيئة التي تتم فيها "حياة" الحلول (انظر أيضا رياضيات الاستمثال). تطور السكان يأخذ مكانه بعد التطبيق المتكرر للعملية أعلاه. التطور الاصطناعي يصف العملية الفردية التي تنطوي على الخوارزميات التطورية ؛الخوارزمية التطورية هي المكونات الفردية التي تساهم في التطور الاصطناعي.

الخوارزميات التطورية غالبا ما تقوم بأداء جيد لإيجاد حلول تقريبية لجميع أنواع المشاكل لأنها من الناحية المثالية لا تجعل أي افتراض حول {0المهمة الملائمة الكامنة وراء المشهد،{/0} وهذا التعميم هو مبين من النجاحات التي تحققت في مجالات متنوعة مثل الهندسة,الفن،علم الاحياء الاقتصاد، التسويق،علم الوراثة، عمليات البحوث، علم الإنسان الآلي، العلوم الاجتماعية الفيزياء السياسة والكيمياء

بصرف النظر عن فائدتها كمحسن للرياضيات ،الاحتساب التطوري والخوارزميات استخدمت أيضا بوصفها إطارا تجريبيا يمكن من خلاله التحقق من صحة النظريات حول التطور البيولوجي والانتقاء الطبيعي، ولا سيما من خلال العمل في ميدان [الحياة الاصطناعية]. من تقنيات الخوارزميات التطورية التي تطبق على نمذجة التطور البيولوجي تقتصر عادة على الاستكشافات من العمليات التطورية الصغرى، ولكن بعض المحاكاة باستخدام الكمبيوتر، مثل تييرا وأفيدا ،حاولت وضع نموذج دينامكيات التطورية العظمى.

وجود العديد من القيود على الخوارزميات التطورية من المحتمل أنه ناتج عن عدم وجود نمط وراثي واضح - لتمييز النمط الظاهري. في الطبيعة، في خلية البويضة المخصبة يخضع لعملية معقدة معروفة بالجنيني لتصبح ناضجة بالنمط الظاهري. هذا الترميز غير المباشر نحتاجه لجعل البحث الجيني أكثر قوة (أي يقلل من احتمال حدوث طفرات قاتلة)، وأيضا قد يحسن قابلية الكائن على التطور. العمل في الآونة الأخيرة في ميدان خلق المضغة المصطنعة، أو اصطناعية نظم الانمائية، تسعى لمعالجة هذه الشواغل.

من عجائب الأرقام في القرآن الكريم

ذكرت الدنيا 115 مره........ ذكرت الاخره 115 مره
ذكرت الملائكه 88 مره........ ذكرت الشياطين88مره
ذكرت الحياه 145 مره........ ذكر الموت 145 مره
ذكر النفع 50 مره........ ذكر الفساد 50 مره

ذكرالناس 368 مره........ ذكرالرسل 368 مره
ذكر ابليس 11 مره........ ذكرت الاستعاذه من ابليس 11 مره
ذكرت المصيبه 75 مره ........ ذكر الشكر 75 مره
ذكر الانفاق 73 مره........ ذكر الرضا73 مره
ذكر الضالون 17 مره ........ ذكر الموتى 17 مره
ذكر المسلمين 41 مره ........ ذكر الجهاد 41مره
ذكر الذهب 8 مرات ........ ذكر الترف 8 مرات
ذكر السحر 60 مره ........ ذكرت الفتنه 60 مره
ذكرت الزكاة 32 مره ........ ذكرت البركه 32 مره
ذكر العقل 49 مره ........ ذكر النور 49 مره
ذكر اللسان 25 مره ........ ذكرت الموعظه25 مره
ذكرت الرغبه 8 مرات ........ ذكرت الرهبه 8 مرات
ذكر الجهر 16 مره ........ ذكرت العلانيه 16 مره
ذكرت الشده 114 مره ........ ذكر الصبر114 مره
ذكر الرسول محمد صلى الله عليه وسلم 4 مرات ...ذكرت الشريعه 4 مرات
ذكر الرجل 24 مره........ ذكرت المراه 24 مره
ذكرت الصلاه 5 مرات وعدد ابفروض خمسه
ذكرت كلمه الشهر 12 مره وهذا عدد الاشهر في السنه
ذكر ( اليوم ) 365 مره وهذه عدد الايام في السنة.

من غرائب وعجائب الأرقام
الأعداد مثل الكلمات لها غرائب ، و كثيرا ما يقف الإنسان متأملا في هذه
الغرائبa
- اكتب عددا مكونا من ثلاثة أرقام .
- اكتب معكوس نفس العدد .
- اطرح العدد الأصغر من العدد الأكبر .
- اعكس ناتج الطرح .
- اجمع ناتج الطرح مع معكوسه .
- كرر العمل السابق مع أعداد مختلفة .
- ماذا تلاحظ ؟
- تلاحظ أن النتيجة ثابتة دائما و تساوي 1089

مثال توضيحي :

نفرض أن العدد هو 185
معكوس العدد 581
الطرح : 581 – 185 = 396
معكوس الناتج : 693
ناتج الجمع 1089 نلاحظ أنه نفس الرقم المتفق عليه دائما .

مضاعفات الرقم 11 " لها طريقة حل مختصرة"
23
x
11
_____
نزل العددان واترك المنتصف فارغ 3..2 ثم اجمع العددان 3+2=5 وضع النتيجة في
المنتصف
3 5 2 وتكون هذه هي النتيجة

81
x
11
___

8+1=9 الاجابة هي 1 9 8

49
X
11
____

العددان هما 9..4 ننتظر قيمة المنتصف لكن 4+9=13 كيف سنضعها
تضع خانة الاحاد 3 في المنتصف وخانة العشرات تجمع على الخانة التالية وهي 4
فتكون
4+1 =5
اي الحل هو 9 3 5

القاعدة سارية مع اعداد من خانتين مضروبة في 11
وهناك قواعد اخرى مع اعداد ثلاث خانات واكثر لكنها معقدة قليلا

مضاعفات الرقم 9 مجموع خاناتها 9
9*2=18 8+1=9
9*3=27 7+2=9
9*9=81 8+1=9

9*21=189 9+8+1=18 8+1=9
9*978=8802 2+0+8+8=18 8+1=9

معلومات رقمية خطيرة
مُساهمة طارق فتحي في الأحد 18 نوفمبر 2012 - 19:07

81 18
الخطوط التى على كف اليد
يلاحظ أي شخص عندما ينظر إلى يديه وجود رقمين هما 18 و 81
لو جمعنا الرقمين 18+81= 99 نحصل على الرقم 99 وهو عدد أسماء الله الحسنى
وإذا طرحنا الرقمين 81- 18 = 63 نحصل على الرقم 63 وهو عمر الرسول عليه الصلاة والسلام
________________________________________

129
نابليون : هتلر

قامت الثورة الفرنسية سنة 1789
وقامت الثورة الألمانية سنة 1918
والفرق بينهما :
1918-1789=129

استلم نابليون بونابرت الحكم بعد الثورة الفرنسية سنة 1799
واستلم هتلر الحكم في ألمانيا سنة 1928
والفرق بينهما:
1928-1799=129

توج نابليون بونابرت إمبراطور على فرنسا سنة 1804
وتسلم هتلر زمام الحكم في ألمانيا سنة 1933
والفرق بينهما :
1933-1804=129

بدأت حملة نابليون على روسيا سنة 1812
وبدأت حملة هتلر على روسيا سنة 1941
والفرق بينهما :
1941-1812=129

خسر نابليون معركة واترلو سنة 1815
وخسر هتلر سنة 1944
والفرق بينهما :
1944-1815=129
طارق فتحي
طارق فتحي
المدير العام

عدد المساهمات : 2456
تاريخ التسجيل : 19/12/2010

https://alba7th.yoo7.com

الرجوع الى أعلى الصفحة اذهب الى الأسفل

الرجوع الى أعلى الصفحة

- مواضيع مماثلة

 
صلاحيات هذا المنتدى:
لاتستطيع الرد على المواضيع في هذا المنتدى