1-мавзу. “Ma’lumotlar bazasi” fanining maqsadi, vazifalari, asosiy tushunchalar, ta’riflar va rivojlanish tendensiyalari

2-ma’ruza. Sun'iy intellekt ehtimollik algoritmlari

Reja:

2.1. Sun'iy intelektda ehtimollik algoritmlari tushunchasi

2.2. Diskret taqsimot

2.3. 1D tasodifiy o‘zgaruvchi

2.4. Bitta tasodifiy o‘zgaruvchining funksiyasi.

2.5 Normal taqsimot

2.6 Birgalikdagi ehtimollik taqsimoti

2.7 Uzluksiz tarqatish

2.1. Sun'iy intelektda ehtimollik algoritmlari tushunchasi

Ehtimoliy algoritmlar - bu mumkin bo’lgan yechimlarning ehtimollik modelidan foydalangan holda muammoni modellashtiradigan yoki muammo maydonini topadigan algoritmlar hisoblanadi.

Ko’pgina metaevristik va hisoblash intellekt algoritmlarini ehtimollik deb hisoblash mumkin, garchi algoritmlardan farqi muammolarni hal qilishda ehtimollik vositalaridan aniq (to'g'ri emas) foydalanishdadir.

Ehtimollik genetik modellash algoritmlari (PMBGA) deb ham ataladigan taqsimotni baholash algoritmlari (EDA) ehtimollik modeli sifatida mumkin bo'lgan qarorlar to'plamini modellashtiradigan evolyutsion hisoblash sohasining kengaytmasi hisoblanadi.

Ehtimollik genetik modellash algoritmlari (PMBGA) deb ham ataladigan taqsimotni baholash algoritmlari (EDA) ehtimollik modeli sifatida mumkin bo'lgan qarorlar to'plamini modellashtiradigan evolyutsion hisoblash sohasining kengaytmasi hisoblanadi.

Ular, odatda, ehtimolli modeldan muammo maydonida mumkin bo'lgan yechimlarni yaratish va yaratilgan mumkin bo'lgan yechimlar to'plamini ehtimollik modeliga aylantirish o'rtasida almashinadigan iteratsiyalarni o'z ichiga oladi.

Taqsimotni baholash algoritmlariga asoslangan model odatda optimal yechimning bir qismi bo’lgan komponent yoki komponentlar konfiguratsiyasining ehtimoliy kutishini ta'minlaydi.

Taqsimotni baholash algoritmlariga asoslangan model odatda optimal yechimning bir qismi bo’lgan komponent yoki komponentlar konfiguratsiyasining ehtimoliy kutishini ta'minlaydi.