Texnologiyalari universiteti samarqand filiali

---

MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT
TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI SAMARQAND FILIALI 
"KOMPYUTER INJINIRING" FAKULTETI 
“Tizimli tahlil” fanidan 
 
3-Laboratoriya ishi 

 
 
Tayyorladi: 106-19-guruh talabasi
Normuhammadov X 
Qabul qildi: Abdukarimov A. 

 
 
SAMARQAND 2023 

---

Mavzu: Noanik holatda qaror qabul qilish modelini va algoritmini qurish 
masalasi 
Nodavlat (noaniq) holatida karor qabul qilish modeli va algoritmini qurish 
masalasi juda keng ko'lamli va murakkabdir. Ammo umumiy ravishda, quyidagi 
bosqichlar mavjud bo'lishi mumkin: 
Ma'lumotlar to'plamini tayyorlash:Qaror qabul qilish uchun, o'quvchilarning 
ma'lumotlari (test natijalari, badiiy xulosalar, imtihon natijalari, yuridik hujjatlar va 
boshqa ma'lumotlar) tayyorlanishi kerak. Bu ma'lumotlar, tashkil etilgan matnlar, 
rasmlar va videolar kabi turlarda bo'lishi mumkin. 
Ma'lumotlarni tahlil qilish: Ma'lumotlar to'plamining tahlil qilinishi kerak. Bu, 
o'quvchilar, ularning o'qituvchilari, oilalar va boshqa ma'lumotlarni baholash uchun, 
ayniqsa, kim yoki qaysi o'quvchilar o'zlashtirishiga yordam berishi mumkin. 
Karor qabul qilish modelini tanlash: Qabul qilish jarayonining murakkabligi sababli, 
qabul qilish modeli tanlov qilinishi kerak. Bu, tayyorlangan ma'lumotlar to'plamiga 
asoslanib, qabul qilish jarayonini tasavvur qilishga yordam beruvchi bir necha 
modellarni o'rganishni o'z ichiga oladi. 
Topshiriq 
3-topshiriQda berilgan statistik o'yinda eksperiment natijasida B1, B2, B3 
hodisalar yuz bo'lishlari mumkin bo'lsa, va ularning paydo bo'lish ehtimollari 
quyidagi jadvalda berilgan: 
Tj Vi T1 T2 T3 T4
B1 0.2 0.4 0.1 0.5 
B2 0.5 0.1 0.5 0.2
B3 0.3 0.5 0.4 0.3 
Shu holatda eksperiment o'tkazish maqsadga muvofiqligini ta'minlovchi minimal 
xarajat miqdorini toping. 
Yechim: 
Ushbu masala birnecha qadamdan iborat. Birinchi qadamda, biz yutuqlar 
matritsasining har bir Аi satrida holatlarga yetakchiliklarni qoʼyamiz va ularning 
yigʼini topamiz. Uchinchi qadamda, har bir eksperiment Bi qatorida hodisalarning 
paydo boʼlish ehtimolliklarini topamiz. 
Qadam: 
Аi satrilaridagi elementlarni yigini topiladi: 
S1 = 2+1+0+4 = 7 
S2 = 3+0+4+1 = 8 

---

S3 = 0+4+2+1 = 7 
Tabiatning Tj holatlari roʼy berishi ehtimollari maʼlum hamda mos ravishda 
kuyidagicha boʼlsa: 
Q1 = 0.1, Q2 = 0.3, Q3 = 0.2, va Q4 = 0.4. 
Biz ehtimolliklar matritsasini qurish uchun, uchinchi qadamdagi yiginlardan 
foydalanishimiz mumkin. Eksperimentlar B1, B2, B3 qatorlaridagi elementlarni 
qoʼyamiz va ularning yigʼinini topamiz: 
B1 = 0.2+0.4+0.1+0.5 = 1.2 
B2 = 0.5+0.1+0.5+0.2 = 1.3 
B3 = 0.3+0.5+0.4+0.3 = 1.5 
Dastur kodi: 
Ma'lumotlar matritsalarni yig'ish, ko'paytirish va boshqa arifmetik amallarni 
bajarish uchun maqsadga mos kutubxonani qo'llaymiz. Shu sababli, sizga C++ da 
yordam berishim mumkin bo'lgan kutubxonalardan birini tanlashni tavsiya qilaman. 
Misol uchun, "Eigen" kutubxonasini ishlatish orqali yechimni quyidagi kodda 
ko'rsataman: 
#include  
#include  
using Eigen::MatrixXd; 
int main() 
{ 
MatrixXd A(3, 4); // Tabiat bilan o'yin yutuqlarining matritsasi 
A << 2, 1, 0, 4, 
3, 0, 4, 1, 
0, 4, 2, 1; 
MatrixXd B(3, 4); // Hodisalar yuz bo'lishining ehtimollari matritsasi 
B << 0.2, 0.4, 0.1, 0.5, 
0.5, 0.1, 0.5, 0.2, 
0.3, 0.5, 0.4, 0.3; 
MatrixXd Q(1, 4); // Holatlar bo'yicha ro'yxat 
Q << 0.1, 0.3, 0.2, 0.4; 
// Maqsadga mos ko'pliklar 
MatrixXd P = B * A.transpose(); 

---

// Holat bo'yicha ko'paytirish 
MatrixXd D(1, 4); 
D << P.row(0).sum(), P.row(1).sum(), P.row(2).sum(), P.row(3).sum(); 
// Natijalarni hisoblash 
double result = (D.array() * Q.array()).sum(); 
std::cout << "Minimal xarajat miqdori: " << result << std::endl; 
return 0; 
} 
Bu kod yordamida, matritsalarni yaratamiz va mos arifmetik amallarni 
bajaramiz. Natijada, minimal xarajat miqdorini konsolga chop etamiz.