O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR
VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT
TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI SAMARQAND FILIALI
“Telekommunikatsiya texnologiyalari va kasb ta’limi” fakulteti
“Sun’iy intellekt asoslari” fanidan
MUSTAQIL ISH
Bajardi: Axtamova S
Qabul qildi: QO’CHQAROV F. X.
Samarqand-2025
1
Sun’iy intellekt masalalarini holatlar fazosida namoyish etish
Reja:
1. Sun’iy intellekt tizimlarining masalalari.
2. Sun’iy intellekt masalalarini echishning umumiy uslublari.
3. Sun’iy intellekt masalalarini echishning usullari.
4. Holatlar fazosida echimni izlash.
1. Sun’iy intellekt tizimlarining masalalari
Sun’iy intellekt tizim(SIT)larining masalalari turli predmet sohalarni qamrab
olgan bo’lib, ular orasida bizness, ishlab chiqarish, tibbiyot, loyihalash va boshqarish
tizimlari kabilar ilg’or sohalar hisoblanadi. Keltirilgan masalalarni umumiy
xususiyatlari bo’yicha quyidagicha sinflash mumkin [1-4, 8-10].
1) Tahlil va sintez qilish masalalari. Tahlil qilish masalasida obyekt modeli
beriladi va ushbu modelning noma’lum parametrlarini aniqlash talab etiladi. Sintez
qilish masalasida obyekt modelining noma’lum xarakteristikalarini qanoatlantiruvchi
shartlar beriladi va ushbu obyektning modelni qurish talab etiladi.
2) Statikli va dinamikli masalalar. Statikli masalalarda echimlarni hosil qilish
jarayonida vaqt hisobga olinmaydi va olam haqidagi bilimlar o’zgarmas deb qaraladi.
Dinamikli masalalarda esa yuqoridagining aksi qaraladi.
3) Bilimlarni namoyish etish ucun umumiy tasdiqlardan foydalanish. Bunda
foydalaniladigan umumiy tasdiqlarda aniqlanadigan aniq obyektlarga ochiq havolalar
berilmaydi.
4) Xususiy havolalardan foydalanish. Bunda aniq obyektlarga havolalarni o’z
ichiga oluvchi xususiy havolalardan foydalaniladi.
Echiladigan masalalarni quyidagi tiplarga ajratish mumkin:
2
• interpretatsiyalash – ma’lumotlarning ma’nosini aniqlash jarayoni;
• tashhislash –obyektlarni anglash yoki tizimning nosozligini aniqlash;
• monitorihglash-haqiqiy vaqt oralig’ida ma’lumotlarni uzluksiz izohlash va ba’zi
parametrlarning etarli chegaralardan chiqishi haqida signallar berish;
• bashoratlash-oldingi va hozirgi modellar asosida obyektlar harakatining rejasini
qurish;
• rejalashtirish-ba’zi funksiyalarni bajarish qobilyatiga ega obyektlarning harakat
rejasini qurish;
• loyihalash-oldin mavjud bo’lmagan obyektni yaratish va oldindan aniqlangan
xossalar asosida obyektlarni hosil qilishni tasniflashga tayyorlash;
• o’rganish-obyektlar haqidagi ma’lumotlarni o’rganish uslubiyoti;
• boshqarish-tizimlar funksiyasi bo’lib, tizimlarning qandaydir rejimda
faollashuvini qo’llab quvvatlash yoki qandaydir berilgan vazifani bararishga
mo’ljallangan murakkab tizimlarning harakatini boshqarish;
• qaror qabul qilishni qo’llab-quvvatlash- protseduralar majmuasi bo’lib, u qaror
qabul qilish uchun zarur ma’lumotlar bilan ta’minlangan bo’ladi va qaror qabul qilish
jarayoni uchun ko’rsatmalar beradi.
Masalalarni namoyish etish uslubini tanlashda odatda ikkita holat e’tiborga
olinadi [1, 5-7]:
-masalalarni namoyish etish haqiqiylikni etarli aniq modellashtirishi zarur;
- masalalarni namoyish etish uslublari shunday bo’lishi kerakki, ushbu masalani
echish EHM (echuvchi) uchun qulay bo’lsin.
2. Sun’iy intellekt masalalarini echishning umumiy uslublari
Masalani echish jarayoni qoidaga ko’ra ikki pog’onadan iborat bo’ladi: masalani
namoyish etish va echimni izlash.
Mashina yordamida masalalarni namoyish etish shakllarini izlash masalasi qiyin
formallashgan ijodiy jarayon hisoblanadi. Shuning uchun masalalarni namoyish
etishda qo'llaniladigan ba’zi shakllarni quyidagich keltirish mumkin [1]:
3
1) Holatlar fazosi(HF)da namoyish etish;
2) Masalalarni masalalar ostilariga keltirish yo’li bilan namoyish etish;
3) Teoremalar ko’rinishida namoyish etish;
4) Kombinatsiyali namoyish etish.
Masalalarning holatini tavsiflashning turli shakllari mavjud. Xususan, masalalarni
qatorlar, vektorlar, matritsalar va graflar ko’rinishda tavsiflash mumkin
HFda echimlarni izlash protseduralari boshlang’ich holatni maqsad funksiyaga
aylantiruvchi operatorlar ketma-ketligini aniqlashga asoslanadi.
Daraxt deb shunday yo’naltirilgan grafga aytiladiki, bunda uning ildizidan
tashqari har bir tuguniga faqat bitta yoy kiradi.
Shunday qilib, daraxtda ildizdan tashqari har bir tiguni bitta yoyning oxiri va
bitta yoki bir nechta yoyning boshi bo’ladi.
Daraxtda V tugundan Vi tugunlar hosil bo’ladi. Bunda V- bosh tugun, Vi - ichki
tugunlar deb nomlanadi. Bosh tugun (ildiz) 0-pog’onali, ildizdan hosil bo’lgan tugunlar
1-pog’onali, 2-pog’onali va h.k. k-pog’onali bo’lishi mumkin.
Masalalar ostilarining o’zaro aloqasi strukturasi ikki tipda bo’lishi mumkin: VAstrukturalar va VA-YOKI-strukturalar. VA-strukturalarda asosiy masalani echishda
barcha masalalar ostilarini echish talab etiladi. VA-YOKI-strukturalarda xususiy
masalalar guruhlarga bo’linadi va bu guruhlar bir-biri bilan YOKI munosabati
yordamida, guruhlar ichidagilar esa bir-biri bilan VA munosabati yordamida
bog’lanadi.
Bunday holda boshlang’ich masalani echish uchun, faqat qandaydir bitta guruhga
taalluqli barcha masalalar ostilarini echish etarli hisoblanadi.
Masalalarni masalalar ostilariga keltirishni namoyish etishni tavsiflash uchun
masalalarni reduksiya(tiklash)lash grafi deb nomlanuvchi grafdan foydalaniladi (6.1rasm). Bunda grafning tugunlariga masalalar, yoylriga esa masalalarni reduksiyalash
operatorlari mos qo’yiladi. Daraxt ildiziga boshlang’ich masala, 1-pog’ona tugunlarga
esa boshlang’ich masaladan hosil qilingan masalalar ostilari mos qo’yiladi.
4
3.1. Predmet soha xususiyatlari va masalalarni echish usullarini sinflash
Masalalarni izlashga keltirishga asoslangan echish usullari masala echilayotgan
predmet soha hususiyatlariga va masala echimiga foydalanuvchi tomonidan qo’yilgan
talablarga bevosita bog’liq bo’ladi.
Predmet soha xususiyatlari [1]:
1) Echim izlanayotgan fazo hajmi;
2) Sohaning vaqtli va fazoli o’zgarish darajasi (ststistik va dinamik sohalar);
3) Sohani tavsivlovchi modelning to’liqligi. Agar model to’liq bo’lmasa, u holda
sohani tavsiflashda bir-birini to’ldiruvchi bir nechta modellardan foydalaniladi;
4)
Echilayotgan
masala
haqidagi
ma’lumotlarning
aniqligi,
ya’ni
ma’lumotlarning aniqlik(hatolik) va to’liqlik(to’liqmaslik) darajasi.
SITlari masalalarini echishda qo’llaniladigan mavjud
usullarni quyidagicha
sinflash mumkin [1, 8]:
1) Bir o’lchovli fazoda echimni izlash usullari – bu usullardan o’lchovi katta
bo’lmagan sohalarda, modellar to’liq, ma’lumotlar aniq va to’liq bo’lganda
foydalaniladi;
2) Ierarhik fazoda echimni izlash usullari - bu usullardan o’lchovi katta bo’lgan
sohalarda echimlarni izlashda foydalaniladi;
3) Ma’lumotlar xatoli va to’liqmas bo’lganda izlash usullari;
4) Bir nechta modellar yordamida izlash usullari- bu usullardan sohani
tavsiflashda bitta modelning o’zi etarli bo’lmaganda foydalanilad.
3. Holatlar fazosida echimni izlash usullari
HFda echimni izlash usullari odatda quyidagilarga bo’linadi [1-4]:
1) Chuqurligi bo’yicha izlash;
2) Kengligi bo’yicha izlash;
3) Evristikli izlash.
5
HFda echimlarni izlash protseduralari boshlang’ich holatni maqsad funksiyaga
aylantiruvchi operatorlar ketma-ketligini aniqlashga asoslanadi. Agar operatorlar
ketma-ketligi bir nechta va optimallashtirish mezoni berilgan bo’lsa, u holda masala
ushbu mezonni qanoqtlantiruvchi optimal operatorlar ketma-ketligini izlash
masalasiga keltiriladi.
HFda echimlarni izlash usullarini holatlar daraxti(grafi)dan foydalanib tavsivlash
qulay hisoblanadi. Holatlar daraxtida echimlarni izlash masalasi daraxt ildizidan
maqsadli holatga mos tugungacha bo’lgan yo’lni (optimalli, agar optimallik mezoni
berilgan bo’lsa) topishga keltiriladi.
3.2.2. Chuqurligi bo’yicha izlash strategiyasi
Masalani echishning ba’zi strategiyalrini qarab chiqamiz. Graflarda hal qiluvchi
yo’llarni qurishga yo’naltirilgan bir qator strategiyalar masalani echishda baholash
funksiysi(BF)ga asoslanadi. BF grafning tugunlarida aniqlanadi va haqiqiy qiymatlarni
qabul qiladi. Ixtiyoriy tugun uchun hosil qilingan BF qiymati ushbu tugundan hal
qiluvchi yo’lni davom ettirish kerakligi yoki yo’qligini aniqlaydi.
Masalani BFni hisoblash asosida echish strategiysi evristik izlashning bir
ko’rinishi hisoblanadi.
BFni hisoblash asosida masalani echishning boshqa strategiyalariga chuqurligi
bo’yicha
izlash va kengligi bo’yicha izlash kiradi. Chuqurligi bo’yicha izlashda
ixtiyoriy tugunning baholash funksiyasi qiymati ushbu tugundan boshlang’ich
tugungacha bo’lgan masofaga to’g’ri proportsional bo’ladi. Kengligi bo’yicha
izlashda bu bog’lanish teskari proportsional bo’ladi.
Tugunlarning chuqurligi deganda tugunlarning pog’onalari tartib raqamiga
teng bo’lgan son tushuniladi.
Quyida masalani echishning boshqa strategiyalarini keltiramiz.
1) Shoxlar va chegaralar usuli. Qidirish jarayonida tugamagan yo’llardan eng
qisqasi tanlab olinadi va bir qadamga uzaytiriladi. Hosil qilingan yangi tugamagan
yo’llar (mazkur tugunda qancha shox bo’lsa ularning soni ham shuncha bo’ladi)
eskilari bilan bir qatorda ko’riladi va yana ulardan eng qisqasi bir qadamga uzaytiriladi.
6
Jarayon birinchi maqsadli tugunga yetguncha takrorlanadi va yechim saqlanadi.
So’ngra qolgan tugamagan yo’llardan tugagan yo’lga nisbatan uzunroq yoki unga teng
yo’llar olib tashlanadi, qolganlari esa xuddi shunday algoritm bo’yicha ularning
uzunligi tugagan yo’lnikidan katta bo’lguncha uzaytiriladi. Natijada yo barcha
tugamagan yo’llar olib tashlanadi, yo ular orasidan oldingi olingan yo’ldan qisqaroq
bo’lgan yo’l shakllanadi. Oxirgi yo’l etalon hisoblanadi va h.k.
2) Murning qisqaroq yo’llarni topish algoritmi. Boshlang’ich X0 tugun 0 soni
bilan belgilanadi. Algoritm ishlash jarayonining boshlang’ich qadamida X i tugunning
tarmoq tugunlar to’plami X(Xi) olingan bo’lsin. U holda oldin olingan barcha tugunlar
undan o’chiriladi, qolganlari esa xi tugunning nishoniga qaraganda bir birlikka
oshirilgan nishon bilan belgilanadi va ulardan Xi ga tomon ko’rsatkichlar o’tkaziladi.
Keyin hali ko’rsatkichlar manzili sifatida qatnashmaydigan belgilangan tugunlar
to’plamida eng kichik nishonli tugun olinadi va u tugun uchun tarmoqlanuvchi tugunlar
quriladi. Tugunlarni belgilab chiqish maqsadli tugun hosil qilinguncha takrorlanadi.
Minimal qiymat bilan yo’lni aniqlashning Deykstr algoritmi o’zgaruvchan
uzunlikdagi yoyni kiritish hisobiga Mur algoritmining umumlashmasi hisoblanadi.
3) Doran va Mitchining past baho bilan qidirish algoritmi. Qidirish bahosi
optimal yechimning bahosiga nisbatan katta bo’lgan holda ishlatiladi. Bu holda Mur
va Deykstr algoritmlaridagiday boshidan eng kam uzoqlikda joylashgan tugunni
tanlash o’rniga maqsadgacha bo’lgan masofaning evristik bahosi eng kam bo’lgan
tugun tanlanadi. Yaxshi baholashda yechimni tez hosil qilish mumkin, ammo yo’lning
minimalligiga kafolat berilmaydi.
4) Xart, Nilson va Rafael algoritmi. Algoritmda ikkala kriteriya birlashtirilgan:
g(x) tugungacha bo’lgan yo’l narxi (bahosi) va h(x) tugundan additiv baholanadigan
f{x}=g(x)-h(x) funksiyagacha bo’lgan yo’l narxi hisoblanadi. h(x)<hp(x) shartda (bu
yerda hp(x) maqsadgacha bo’lgan haqiqiy masofa) algoritm optimal yo’lni topishga
kafolat beradi.
Grafda yo’llarni qidirish algoritmlari qidirish yo’nalishi bilan ham farq qiladi.
To’g’ri, teskari va ikki tomonga yo’nalgan qidirish usullari mavjud. To’g’ri izlash
boshlang’ich holatdan ketadi va maqsad holat oshkormas holda berilganda qo’llaniladi.
7
Teskari qidirish maqsadli holatdan ketadi va boshlang’ich holat oshkor berilmagan,
maqsadli holat oshkor berilgan holda qo’llaniladi. Ikki tomonga yo’nalgan qidirish
ikkita muammoning qoniqarli yechimini talab qiladi: qidirish yo’nalishining
almashishi va «uchrashuv nuqta»sini optimallashtirish. Birinchi muammoni yechish
kriteriyalardan biri qidirish «kengligi»ni ikkala yo’nalishda taqqoslashdan iborat.
Qidirishni toraytiradigan yo’nalish tanlanadi. Ikkinchi muammoning yuzaga kelishiga
sabab to’g’ri va teskari yo’llar ajralib ketishi mumkin va qidirish qancha tor bo’lsa
uning ehtimoli ko’proq bo’ladi.
5) Cheng va Sleyg algoritmi. Ixtiyoriy VA/YOKI grafni har bir YOKI shoxi
faqat oxirida VA tugunga ega maxsus YOKI grafga aylantirishga asoslangan. Ixtiyoriy
VA/YOKI grafni muloxazalar mantiqining ixtiyoriy formulasiga aylantirish va keyin
bu formulani diz’yunktiv normal shaklga keltirishdan foydalanib aylantirish amalga
oshiriladi. Bunday aylantirish keyinchalik Xart, Nilson va Rafael algoritmlaridan
foydalanishga imkon beradi.
6) Kalit operatorlar usuli. <A,B> masala berilgan bo’lsin va f operator albatta
bu masalaning yechimiga kirishi ma’lum bo’lsin. Bunday operator kalit operator deb
ataladi. f ni qo’llash uchun S holat kerak bo’lsin, uni qo’llash natijasi esa I(c) bo’lsin.
U holda VA tugun uchta tarmoq tugunlarni keltirib chiqaradi: <A,C>, <C,f{c}> va
<f(c),B>. Ulardan o’rtadagisi elementar masala hisoblanadi. <A,C> va <f(c),B>
masalalar uchun ham kalit operatorlar tanlanadi va ko’rsatilgan reduksiyalash
prosedurasi mumkin bo’lgunga qadar takrorlanadi. Natijada <A,B> boshlang’ich
masala har biri HFda rejalashtirish usuli bilan yechiladigan masala ostilarining
tartiblangan majmuiga ajratiladi. Kalit operatorlarni tanlashda alternativlar bo’lishi
mumkin, shuning uchuun umumiy holda VA/YoKI graf sodir bo’ladi. Ko’pgina
masalalarda kalit operatorni ajratishga erishilmaydi, faqatgina uni o’z ichiga oladigan
to’plamni ko’rsatishga erishiladi. Bu holda <A,B> masala uchun A va V ning farqi
hisoblanadi. Oxirgisi kalit operator bo’ladi.
7)
Umumiy
masala
yechuvchi(UME)ni
rejalashtirish
usuli.
UMEni
rejalashtirish eng mashxur model sifatida paydo bo’lgan. U integral hisob, mantiqiy
xulosa, grammatik tahlil va shu kabi boshqa masalalarni yechish tuchun ishlatilgan.
8
UME qidirishning ikkita asosiy prinsiplarini birlashtiradi: maqsadlarni va vositalarni
tahlil qilish va masalani rekursiv yechish. Qidirishning har bir siklida UME uchta
turdagi standart masalalarni qat’iy ketma-ketlikda yechadi: A obyektni B obyektga
almashtirish, A va B orasidagi D farqni kamaytirish, f operatorni A obyektga qo’llaydi.
8) Mantiqiy xulosa asosida rejalashtirish. Bunday rejalashtirish holatlarni
qandaydir mantiqiy hisobning to’g’ri qurilgan formulalari (TQF) ko’rinishida
tavsiflashni; operatorlarni yoki TQF ko’rinishda yoki bir TQFni boshqasiga o’girish
qoidalari ko’rinishida tavsiflashni taqozo etadi. Operatorlarni TQF ko’rinishida
tasvirlash rejalashtirishning deduktiv usullarini yaratishga imkon beradi, operatorlarni
o’girish qoidalari ko’rinishida tasvirlash esa deduktiv xulosa elementlari bilan
rejalashtirish usullarini yaratishga imkon beradi.
Chuqurligi bo’yicha izlash strategiyasini faqat tugunlar
N = {n1, n2, …, nr}
ro’yxati va yoylar L = {l1, l2, …, ls} ro’yxatidan iborat HFberilganda qo’llash
maqsadga muvofiq. Bu erda lk= (nik, njk) qirralar bo’lib, nik tugundan njk tugunga
yo’naltirilgan bo’ladi.
Chuqurligi bo’yicha izlash algoritmining g’oyasi quyidagidan iborat: grafning
boslang’ich tuguni yo’lning bo’shlanish tuguni sifatida qabul qilinadi.Undan keyin
boshlang’ich tugundan chiqadigan bir qancha alternativ tugunlardan boshlang’ich
tugundan eng uzoqda (uzunligi bo’yicha) joylashgan tugun tanlanadi. Navbatdagi
tugunlararni tanlash, xuddi boshlang’ich tugundagidek, o’zidan oldingi tugunga
nisbatan eng uzoqda joylashgan tugunni tanlash bilan davom ettiriladi. Tugunlarni
tanlash algoritm bo’yicha maqsadga erishuvchi yo’lni topishgacha davom ettiriladi.
Chuqurligi bo’yicha
birma-bir izlash algoritmi [1, 5-7]. Tugunlarning
chuqurligi - tugunlarning pog’onalari tartib raqamiga teng bo’lgan son bilan
aniqlahadi. Chuqurligi bo’yicha birma-bir izlash algoritmida tugunlar orasidan eng
katta chuqurlikga ega bo’lgan tugunlar ochiladi. Bunda bir xil chuqurlikga ega bo’lgan
bir nechta tugunlardan bittasi tanlanadi. Bundan tashqari, odatda ba’zi mulohazalarga
ko’ra tugunlarning chegaravuy chuqurliklari beriladi. Bu holda tugunlar orasidan,
tygunlari chuqurliklari chegaraviy chuqurlikga teng bo’lganlari ochilmaydi.
9
Shunday qilib, chuqurligi bo’yicha
birma-bir izlash algoritmida tugunlar
orasidan, tygunlar chuqurliklari chegaraviy chuqurlikdan kichchik bo’lgan tugunlar
ochilmaydi.
Chuqurligi bo’yicha
birma-bir izlash algoritmini strukturalashgan holda
qaraymiz:
1) Boshlang’ich tugunni «ochiq» royxatiga joylashtirish;
2) Agar «ochiq» royxati bo’sh bo’lsa, u holda 1-qadamga, aks holda 3-qadamga
o’tiladi;
3) «Ochiq» royxatidan birinch tugunni olish va uni «yopiq» royxatiga o’tkazish
va unga v nomni berish;
4) Agar v tugunning chuqurligi chegaraviy churlikga teng bo’lsa, u holda 2qadamga o’tish, aks holda 5-qadamga o’tish;
5) v tugunni ochish. v tugunning barcha ichki tugunlarini «ochiq» royxatining
boshiga joylashtirish va barcha ichki tugunlardan v tugunga keladigan ko’rsatkichlarni
qurish; Agar v tugun ichki tugunlarga ega bo’lmasa, u holda 2-qadamga o’tish;
6) Agar ushbu tugunlardan birortasi maqsadli echimni hosil qilsa, u holda
chiqishda echimni hosil qilish, aks holda 2-qadamga o’tish.
Qaralgan algoritmda boshlang’ich tugun sifatida faqat bitta tugun qatnashadi.
Agar boshlang’ich tugunlar bir nechta bo’lsa, u holda algoritmning 1-qadamidagi
«ochiq» royxatiga barcha boshlang’ich tugunlar joylashtiriladi.
3.2.3. Kengligi bo’yicha izlash strategiyasi
Kengligi bo’yicha izlash algoritmining g’oyasi quyidagidan iborat: grafning
boslang’ich tuguni yo’lning bo’shlanish tuguni sifatida qabul qilinadi.Undan keyin
boshlang’ich tugundan chiqadigan bir qancha alternativ tugunlardan boshlang’ich
tugunga yaqin (uzunligi bo’yicha) joylashgan tugun tanlanadi. Navbatdagi tugunlararni
tanlash, xuddi boshlang’ich tugundagidek, o’zidan oldingi tugunga nisbatan eng yaqin
joylashgan tugunni tanlash bilan davom ettiriladi. Tugunlarni tanlash algoritm
bo’yicha maqsadli echimga erishuvchi yo’lni topishgacha davom ettiriladi.
10
Ta’kidlash lozimki, echimni kenglik bo’yicha izlashda boshlang’ich tugunga
yaqin bo’lgan tugunlar bir nechta bo’lsa, u holda ular orasidan eng chapdagisi
tanlanadi.
Agar echimni izlash tupikli holatga kelib qolsa, ya’ni joriy tugun maqsadli
echimga olib kelmasa va uning chuqurroq tugunlar bilan aloqasi bo’lmasa, u holda
oldingi tugunga qaytiladi va ushbu tugundan echimni kengligi bo’yicha izlash davom
ettiriladi.
Misol. 6.6-rasmda HFda echimni kengligi
bo’yicha
izlashda
qanday
tugunlardan
foydalanish kerakligi ko’rsatilgan. Bu erda a
boshlang’ich, j va f oxirgi holatlarga mos keladi.
Ajratilgan [a, c, f] – bu birinch topilgan hal
qiluvchi yo’l bo’lib, u qisqa yo’l hisoblanadi.
Ikkinchi hal qiluvchi yo’l [a, b, e, j] bo’lib, u to’liq
birma-bir tekshirish orqali hosil qilinadi.
3.2.4. Evristikli izlash
Churligi va kengligi bo’yicha izlash strategiyalari bosh tugundan chiquvchi
yo’llar orasidan hal qiluvchi (qisqa, minimal) yo’lni izlab topishda barcha tugunlarni
birma-bir tekshirishga asoslanadi. Ko’rinib turibdiki, bizga faqat tugunlar N va yoylar
L ro’yxatidan iborat frag berilgan bo’lsa, u holda maqsadli hal qiluvchi y’olni topishda
tugunlarni birma-bir tekshirish yordamida erishish mumkin.
Ko’p hollarda maqsadli hal qiluvchi y’olni topishda tugunlar N va yoylar L
ro’yxatidan iborat grafda izlashni qisqartirish (vaqtni, hisoblash hajmini) maqsadida
ba’zi bir qo’shimcha axborotlardan foydalanish imkoniyatlari mavjud. Shunday
qo’shimcha axborotlar evristikli deyiladi. Evristikli axborotlar yordamida izlash
evristikli izlash deyiladi. Masala haqidagi evristik axborotlarni hisobga olib alternative
tugunlarni tanlash protsedurasi evristike deyiladi,
11
Masala haqidagi qo’shimcha (evristikli) axborotlar ba’zi hollarda tugunlardan
iborat HFda, ya’ni tugunlar to’plamida baholash funksiyasi f(n) shaklida sonli ifoda
ko’rinishida ifodalanishi mumkin.
HFdagi n-tugundagi baholash funksiyasi f(ּ), n – tugunlardan izlashni davom
ettirishni baholash uchun haqiqiy son f (n) bilan taqqoslanadi. f (n) ning qiymati
qanchalik kichchik (ba’zi masalalarda qanchalik katta) bo’lsa, ushbu n-tugundan
izlashni davom ettirish maqsadga muvofiq bo’ladi. Shuning uchun ham evrisrtik
izlashni ba’zi hollarda maqsadli (afzalli) izlash deb atashadi.
Evristik izlashning g’oyasi quyidagidan iborat: yo’lning bo’shlanish tuguni
sifatida nomzod tugunlar orasidan afzalroq tugunni tanlash kerak va ushbi tugun
grafdagi hal qiluvchi yo’lning boshlang’ish tuguni sifatida qabul qilinadi. Undan keyin
boshlang’ich tugundan boshlanadigan yo’lni davom ettirish uchun boshlanf’ich
tugundan chiqadigan bir qancha alternativ tugunlardan baholash funksiyasi
kichchikroq (ba’zi hollarda kattaroq) qiymatga ega bo’lgan tugun tanlanadi. Yo’lni
davom ettirish uchun navbatdagi tugunlarni tanlashda bir qancha alternativ tugunlardan
baholash funksiyasi kichchikroq (ba’zi hollarda kattaroq) qiymatga ega bo’lgan
tugunlar tanlanadi. Tugunlarni tanlash algoritm bo’yicha maqsadli echimga erishuvchi
yo’lni topishgacha davom ettiriladi.
Baholash funksiyasidan foydalnishga asoslangan ko’plab evristik izlash usullari
mavjud. Bular qatoriga chiziqli programmalashtirishdagi simpleks usuli, A* algoritmi,
sonli tahlildagi ketma-ket yaqinlashish usullari, minimaxli usullar, al’fa-betta algoritm,
dinamik programmalash, shoxlar va chegaralar usuli, bo’linish va baholash usulilarini
kiritish mumkin.
12
Masala
13
XULOSA
Xolatlar fazosida masalalarni yechish sun'iy intelektning muhim jihatlaridan
biridir. U yordamida murakkab masalalarni yechishda bir nechta alternativalarni
baholash va optimal yechimni topish mumkin. Xolatlar tizimi yordamida tizimlarning
murakkabligini tushunish va takomillashtirish imkoniyatlari paydo bo'ladi. Xolatlar
fazosi sun'iy intelekt va kompyuter fanlarida juda muhim tushuncha hisoblanadi. Bu
tushuncha, masalalarni yechish jarayonida tizim bilan muhit o'rtasidagi o'zaro
munosabatlarni tushunishga imkon beradi. Xolatlar fazosi, shuningdek, murakkab
tizimlarning xatti-harakatlari va muqobil strategiyalarini tadqiq qilishda keng
qo'llaniladi. Ushbu maqolada, xolatlar fazosining ta'rifini, uning tarkibiy qismlarini,
ta'rif va integratsiyasini, shuningdek, ushbu fazoning amaliy masalalarda qanday
qo'llanishini ko'rib chiqamiz. Xolatlar fazosi — bu biron-bir masalaning yechimini
topish uchun foydalaniladigan xolatlar majmuasi. Har bir xolat mavjud vaziyatni yoki
tizimning holatini ifodalaydi.
Foydalanilgan adabiyotlar ro’yxati
1. Иванов В. М. Интеллектуальные системы : учебное пособие / В. М. Иванов. Екатеринбург : Изд-во Урал.ун-та, 2015. — 92 с.ISBN 978-5-7996-1325-9.
2. Павлов С. Н. Системы sun’iy intellekt : учеб.пособие. В 2-х частях. / С. Н.
Павлов. - Томск: Эль Контент, 2011. - Ч. 1. - 176 c. ISBN 978-5-4332-0013-5.
3. Назаров В. М. Техническая имитация интеллекта: учеб.пособие для вузов /В.
М. Назаров, Д. П. Ким, И. М. Макрова.-М. :Высш. шк., 1998. - 144 с.
4. 4.Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта: пер. с англ. /Н. Нильсон.
-М. : Радио и связь, 1985. - 375 с.
5. Тельнов Ю. Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике /Ю.
Ф. Тельнов. -М. : Московский государственный университет экономики,
статистики и информатики, 1998. - 174 с.
6. Newell A., Siwon H. GPS: A Program that Simulates Human Thought / Ed. By
Feigenbaum E. A. and Feldman J. // Computers and Thought. - №4: McGraw Hill,
1963.
14
7. Allen J. AI Growing up / J. Allen // AI MAGAZINE. - 1998. - V. 19. - №4.-Р. 1323.
8. Russell S. L. Artificial intelligence: a modern approach / S. L. Russell,P. Norvig. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice - Hall Inc., 1995. - 905 p.
MISOL
15