User:Younessabdussalam/Enter your new article name here

تحسين سرب الجسيمات

في علوم الحاسب الآلي،تحسين سرب الجسيمات هي طريقة حسابية وهو الأسلوب الذي لديه قدرة على حل كثير من المشاكل بطريقة مثلى، عن طريق محاولات التكرارات لتحسين الحل المرشح مع مراعات أخد بعين الاعتبارجودة الحل، و المعروف على أن خوارزميات سرب جسيمات التحسين تنتمي إلى مجموعة الطرق المعروفة "بالحدس الدهني" و تجدر الإشارة على أن خوارزميات سرب جسيمات التحسين لاترتبط بالمشكلة المراد حلها إلا عن طريق دالة التقييم وهذا يجعلها القيام بالبحث بطريقة عشوائية في مساحات كبيرة جدا من الحلول المرشحة، مع ذالك، فالخوارزميات سرب جسيمات التحسين لاتضمن وجود الحل الأمثل. فالخوارزميات سرب جسيمات التحسين،إذا ماطبقت بالشكل الصحيح،تكون فعالة جدا في حل مشكلات معقدة غالبا ماتعجزالطرق الأخرى عن حلها٠

و بشكل أكثر تحديدا،فخوارزميات سرب جسيمات التحسين لاتستخدم أدوات الاستمثال الرياضي التقليدي، كخوارزميات التدرج، الامر اللذي يعني أن خوارزميات سرب جسيمات التحسين لاتتطلب أن تكون المشكلة المراد حلها قابلة للتفاضل كماهو الحال لخوارزميات الاستمثال الكلاسيكية، كخوارزميات التدرج، وشبه نيوتن، ولذالك، فإن خوارزميات سرب جسيمات التحسين،يمكن إستخدامها من أجل حل مشاكل معقدة تتسم بالاخطية، بتعدد الابعاد، كثرة المتغيرات،العشوائية، الارتياب، و التغييرات مع الوقت،إلخ٠

خوارزميات سرب جسيمات التحسين تقوم بالتحسين من خلال مجموعة من الحلول المرشحة، التي تسمى بالجسيمات، و تتحرك هذه الجسيمات في الفضاء من أجل البحث عن الحل الأفضل وفقا لمعادلات رياضية بسيطة٠حركات الجسيمات تسترشد عن طريق أحسن مواقع معروفة في فضاء البحث التي يتم تحديثها كأفضل مواقع وجدت من طرف الجسيمات٠

يعود أصل خوارزميات سرب جسيمات التحسين إلى العلماء؛كينيدي، إبرهارت و شي، وكان الهدف الاول من إبتكار خوارزميات سرب جسيمات التحسين،هو محاولة لمحاكاة السلوك الاجتماعي، بعد ذالك لوحظ أنه بإمكان تبسيط الخوارزمية من أجل تنفيد عمليات التحسين٠ كتاب كينيدي و إبرهارت يصف الجوانب الفلسفية لخوارزميات سرب جسيمات التحسين٠

خوارزميات سرب جسيمات تعمل من خلال وجود عدد كبير من الجسيمات تسمى سرب هذه الجسيمات تمثل الحلول المؤهلة، هذه الجسيمات تنتقل في فضاء البحث وفقا لصيغ رياضية بسيطة، وتسترشد حركات عن طريق إختيار أحسن موقف،موقع، معروف في فضاء البحث، إضافة إلى أحسن موقع يتخذه السرب، عندما تحسن الاوضاع المكتشفة يؤدي إلى توجيه جديد لحركات السرب، يتم تكرار العملية عدد معين من المرات، و لكن لاتضمن في نهاية المطاف أن الحل الذي تم العثور عليه هو الحل الامثل٠

رسميا دالة موضوعية أو دالة الكلفة، التي يجب تصغيرها، الدالة تأخذ حل مرشح كدريعة في شكل متجهة من الارقام الحقيقية وتنتج عدد حقيقي كمخرج،مما يدل على لياقة الحل المرشح٠ خوارزمية التدرج،كرادينت،للدالة غير معروف، الهدف هو إيجاد حل من أجله تكون لكافة في فضاء البحث الذي سيعني أن هو الحد الادنى تعظيم الدالة يمكن إنجازها من خلال النظر إلى ليكن عدد الجزيئات في السرب،لكل منها موقع في فضاء البحث و السرعة لتكن أن يكون أفضل موقع معروف للجسيمات وليكن أفضل موقع معروف للسرب بكامله إذن، خوارزميات سرب جسيمات التحسين لكل جسيم، أنجز تبدأ هذه الخطوة بإعطاء موقع للجسيم بطريقة عشوائية حسب التوزيع المنتظم ومنه يمثل الحد الادنى لفضاء البحث يمثل الحد الاعلى لفضاء البحث بالحصول على هذه القيمة يمكن أن نصحح الموقع لكل جسيم، على النحو التالي، استبدال الموقع الحالي للجسيم، بأحسن موقع معروف للجسيم؛ إذا كان قم بتحديث أحسن،أفضل، موقع معروف وصل إليه السرب بكامله، ومنه؛ ابدأ، استهل، سرعة الجسيم في البداية حتى يتحقق معيارإنهاء العملية، مثلا إنهاء عدد التكرارات، أو الوصول إلى لياقة مقبولة، لنقم تقريبا بنفس العمليات السابقة لكل جسيم أنجز اختيار أرقام عشوائية تحديث سرعة الجسيم vi ← ω vi + φp rp (pi-xi) + φg rg (g-xi)

تحديث موقع الجسيم إذا كان أنجز تحديث أحسن موقع معروف للجسيم إذا كان تحديث أحسن موقع معروف للسرب بكامله الآن يحمل الحل الأفضل البار مترات يتم اختيارهم عن طريق المحاولة و الخطأ لمراقبة السلوك وفعالية خوازميات سرب جسيمات التحسين

اختيار البرامترات اختيار بار مترات للخوارزميات سرب جسيمات التحسين يكون لها تأثير كبير على الأداء الأمثل للخوارزمية اختيار بار مترات للخوارزميات سرب جسيمات التحسين التي تحقق أداء جيد،شكل موضوع الكثير من البحث ويمكن أيضا ضبط بارمترات خوارزميات سرب جسيمات التحسين باستخدام خوارزمية أخرى للاستمثال كذالك يمكن ضبط بار مترات خوارزميات سرب جسيمات التحسين عن طريق القيام بمجموعة من سيناريوهات الاستمثال٠ طرق العمل الداخلية هناك عدة مدارس فكرية تدرس لماذا وكيف تستطيع خوارزميات سرب جسيمات التحسين القيام بالاداء الامثل٠ هناك إعتقاد شائع بين الباحثين هو أن سلوك سرب الجسيمات يختلف عن الاستكشافي، هذا هو، التفتيش في المناطق الواسعة في فضاء البحث، وإستغلالية السلوك الجماعي للسرب، هذا هو البحث المحلي الموجه، وذالك للحصول على أقرب حل محلي أمثل٠ وكانت هذه الفكرة هي السائدة منذ إنشاء خوارزميات سرب جسيمات التحسين٠ هذه المدرسة الفكرية تدعي أن الخوارزمية سرب جسيمات التحسين، يجب إختيار مناسب لتحقيق توازن بين الاستكشاف و الاستغلال، لتفادي التقارب السابق لأوانه لتجنب السقوط في الحل المحلي الامثل، حتى الآن فإن خوارزمية سرب جسيمات التحسين تضمن نسبة جيدة من التقارب إلى الامثل٠ هناك مدرسة فكرية أخرى تعتقد أن سلوك خوارزميات سرب جسيمات التحسين ليس مفهوما جيدا من حيث كيفية الاداء الفعلي للتحسين، وخاصة مع زيادة الابعاد في فضاء البحث و مشاكل التحسين المتقطعة، والمتغيرة مع الوقت٠ هذه مدرسة التفكير تحاول إيجاد البارمترات المثلى لخوارزميات سرب جسيمات التحسين التي تؤدي إلى الاداء الجيد للخوارزمية بصرف النظر عن الكيفية، وقد أدت هذه الدراسة إلى تبسيط خوارزمية سرب جسيمات التحسين٠

تقارب، إلتقاء، تجمع، نقطة إلتقاء فيما يتعلق بالخوارزميات سرب جسيمات التحسين، كلمة التقارب تعني عادة أحد الامرين، على الرغم من أنها غير واضحة المعالم٠ التقارب قد يشير إلى أفضل موقف معروف تتقارب إلى الحل الامثل للمشكلة، بغض النظر عن الكيفية التي يتصرف بها السرب٠ التقارب قد يشير إلى انهيار سرب الجسيمات التي قد تقاربت إلى نقطة في الفضاء، هذه النقطة قد تكون أو لا تكون الحل الامثل٠ عدة محاولات رياضية تناقش مشاكل التقاربات لخوارزميات سرب جسيمات التحسين وقد نتج عن هذه التحليلات إختيار البارمترات التي يعتقد أنها تؤدي إلى التقارب، التباعد، اتذبذب حول الحل، كما درست هذه التحليلات متغيرات عدة لخوارزميات سرب جسيمات التحسين٠ مع ذالك، كانت التحليلات التي أنتقدت من طرف بدرسن، لكونه التبسيط كإفتراض سرب بجسيم واحد، إنه لا يستخدم المتغيرات العشوائية و نقاط الجذب، هذا هو أفضل موقف معروف يشغله الجسيم و موقف معروف يشغله السرب بكامله هذا يعني أن تحديد البارمترات لخوارزميات سرب جسيمات التحسين للحصول على الحل الشامل الامثل، مازال يعتمد على خوارزمية التجربة و الخطأ٠