PL9fwy3NUQKwY229s7FFto_DG4Gk-imNVi/FQsjFCfm0Ao_raw.srt

1
00:00:20,960 --> 00:00:23,280
بسم الله الرحمن الرحيم اليوم ان شاء الله احنا

2
00:00:23,280 --> 00:00:27,560
بنبدأ موضوع جديد تقنية أخرى من تقنيات اللي ممكن

3
00:00:27,560 --> 00:00:31,800
تستخدم في الذكاء الاصطناعي التقنية هذه معروفة

4
00:00:31,800 --> 00:00:35,400
بالاسم العامل هو evolutionary computing أو

5
00:00:35,400 --> 00:00:41,140
evolutionary computation و أشهر مثال عليها أشهر

6
00:00:41,140 --> 00:00:47,180
تقنية تحت هذا الإطار اللي هو ال geneticalgorithm

7
00:00:47,180 --> 00:00:54,000
أو algorithms تمام في الموضوع هذا هيمتد معانا الى

8
00:00:54,000 --> 00:01:00,400
two slide ملفين يعني في الجزء الأولاني بناخد اللي

9
00:01:00,400 --> 00:01:05,000
هو الفكرة الأساسية عن قالية عمل هذه التقنية ال

10
00:01:05,000 --> 00:01:09,240
genetic algorithm ونشوف عليها example وفي الجزء

11
00:01:09,240 --> 00:01:13,880
التالي بنشوف استخدامات أخرى للتقنية هذه بس في

12
00:01:13,880 --> 00:01:18,890
الأول احنا بناخدفكرة عن الـ Basic Mechanism

13
00:01:18,890 --> 00:01:23,470
القالية أو الخطوات الأساسية للـ Genetic Algorithm

14
00:01:23,470 --> 00:01:29,090
فبداية الاسم Evolutionary Computation من Evolution

15
00:01:29,090 --> 00:01:33,230
Evolution يعني هو تطور تذكر منظرية التطور و داروين

16
00:01:33,230 --> 00:01:38,750
والكلام هذا؟ جاي يعني الـ Genetic Algorithm جاي

17
00:01:38,750 --> 00:01:46,190
على هذا المبدأ مبدأ إيه؟في ال computing إذا كان

18
00:01:46,190 --> 00:01:50,790
عندي مثل و المثل هذه صعب أن أحط لها solution

19
00:01:50,790 --> 00:01:57,990
بخوارزمية محددة الخطوات احنا ممكن نتبع ال genetic

20
00:01:57,990 --> 00:02:02,790
algorithm الخوارزمية الجينية الفكرتها بتقوم على

21
00:02:02,790 --> 00:02:08,990
أساس أن احنا بنضع solutions عديدة كلها عشوائية

22
00:02:10,530 --> 00:02:14,570
وبنترك ال algorithm تعمل نوع من الانتخاب الطبيعي

23
00:02:14,570 --> 00:02:20,270
ما بين هذه ال solutions إتراشن

24
00:02:20,270 --> 00:02:25,290
ورا إتراشن تبدأ ال algorithm اتحسن في ال solutions

25
00:02:25,290 --> 00:02:31,850
وصولا إلى ال solution اللي هو المطلوببمعنى أنه أنا

26
00:02:31,850 --> 00:02:38,150
ما بحط steps محددة لحل المسألة لأ باجي بقول okay

27
00:02:38,150 --> 00:02:42,470
إذا كان عندي المسألة هيك معناه تخليني أحط

28
00:02:42,470 --> 00:02:46,290
solutions عشوائية و بعدين أقيم ال solutions هذه

29
00:02:46,290 --> 00:02:52,200
أاخد أفضل مجموعة أروح أعملعليها نوع من ايش ال

30
00:02:52,200 --> 00:02:56,540
reproduction اللي هو التكاثر او التزاوج أطال لها

31
00:02:56,540 --> 00:03:00,220
solutions جديدة ال solutions الجديدة هذه على فرض

32
00:03:00,220 --> 00:03:07,160
انه ببينها ان هي جاية من parents خليني أقول من

33
00:03:07,160 --> 00:03:12,200
أباء يعني او من generation كويس فهتطلع ابنها كويسي

34
00:03:12,200 --> 00:03:15,920
الأبناء دولة في ال generation اللي بعد هقولي أحفاد

35
00:03:15,920 --> 00:03:22,910
أفضل وصولا اليش وصولا اليهنشوف مثال على هذا الكلام

36
00:03:22,910 --> 00:03:27,110
مثال بسيط

37
00:03:27,110 --> 00:03:35,450
على هذا الكلام فانا هتجاوز ال introduction و ادخل

38
00:03:35,450 --> 00:03:40,070
على طول على ال genetic algorithm و ليه اتعملها هذا

39
00:03:40,070 --> 00:03:43,770
الكلام اللي في المقدمة اللي هو التأصيل النظري لمن

40
00:03:43,770 --> 00:03:47,950
وين أجا الموضوع ال evolutionary computing

41
00:03:57,900 --> 00:04:06,500
أخد مثال بسيط على هذا الكلام هذه

42
00:04:06,500 --> 00:04:10,840
معادلة بسيطة احنا لو .. لو بدنا نسأل السؤال متى

43
00:04:10,840 --> 00:04:15,900
بيكون قيمة المعادلة دي أعلى ما يمكن يعني f of x

44
00:04:15,900 --> 00:04:19,700
متى بتكون أعلى لو أنا جيت أخدت ال values تبعت x

45
00:04:19,700 --> 00:04:25,380
تطلوح من مثلا واحد إلى عشرين إلى مية ورصبت ال

46
00:04:25,380 --> 00:04:30,700
curveفايتوا عندي هنا ايش المعادلة مرة تانية؟

47
00:04:30,700 --> 00:04:40,680
خلّيني اكتبها على اللوحة 15x-x² لما

48
00:04:40,680 --> 00:04:49,220
بتكون x بالساوية 0 صح؟

49
00:04:49,220 --> 00:04:54,840
f of 1 بالساوية صح؟

50
00:04:56,700 --> 00:05:02,800
F of 2 F

51
00:05:02,800 --> 00:05:17,820
of

52
00:05:17,820 --> 00:05:20,160
6

53
00:05:26,930 --> 00:05:39,270
خمسة في خمس عشر في ستة تسعين صح نقص جدش بطلع fifty

54
00:05:39,270 --> 00:05:47,270
four تقريبا هذه اربعة و خمسين هنا هذه ستين اقل من

55
00:05:47,270 --> 00:05:54,950
ستين شوية اليان كفه في سبعة جدش سبعة في .. زيد على

56
00:05:54,950 --> 00:06:01,730
هذه خمس عشرمية و خمسة ناقص تسعة و أربعين ستة و

57
00:06:01,730 --> 00:06:09,770
خمسين ايش ستة و خمسين لا ستة و ستين ستة و ستين ستة

58
00:06:09,770 --> 00:06:16,970
و ستين صح حياته بتطلع لسه okay ف بقفه في تمانية

59
00:06:16,970 --> 00:06:24,350
تسعة و ستين تسعة و ستين تسعة و ستين6 او 6 او 6 او

60
00:06:24,350 --> 00:06:30,130
6 او 6 او 6 او 6 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او

61
00:06:30,130 --> 00:06:34,470
56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56

62
00:06:34,470 --> 00:06:34,470
او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او

63
00:06:34,470 --> 00:06:35,170
56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56

64
00:06:35,170 --> 00:06:35,250
او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او

65
00:06:35,250 --> 00:06:38,790
56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56

66
00:06:38,790 --> 00:06:40,270
او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او

67
00:06:40,270 --> 00:06:42,490
56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56 او 56

68
00:06:42,490 --> 00:06:48,310
او 56 او 56

69
00:06:48,310 --> 00:06:49,330
او 56 ا

70
00:07:02,830 --> 00:07:06,910
مفروض يعني خلاص معايا .. معايا اكتر من هناك مفروض

71
00:07:06,910 --> 00:07:14,350
تنزل كده تصير؟

72
00:07:14,350 --> 00:07:17,590
خمسين خمسين اه بدت تنزل عشرة نعم

73
00:07:21,750 --> 00:07:30,510
مش كده؟ خمسين؟ اربعة؟ اربعة و خمسين الوين خلاص

74
00:07:30,510 --> 00:07:34,690
واضح انه بدأ بتنزل وواضح ان الكيرونا بتنزل احنا

75
00:07:34,690 --> 00:07:38,210
الان نستخدم

76
00:07:38,210 --> 00:07:44,530
هذا كمثال في ال genetic algorithm يعني

77
00:07:44,530 --> 00:07:48,850
احنا عمليا نقدر نطلع القيمة اللي عندها بالظبط قداش

78
00:07:48,850 --> 00:07:54,770
ال F of Xبتكون maximum بتكون أعلى ما يمكن تمام

79
00:07:54,770 --> 00:07:59,350
اللي هي النقطة ال peak اللي هنا بنقدر نحسبها عادي

80
00:07:59,350 --> 00:08:03,770
بطريقة هادة او بنحسب ال derivative و بنشوف ان ال

81
00:08:03,770 --> 00:08:07,250
derivative بتساوي zero المشتقة بتساوي zero و عند

82
00:08:07,250 --> 00:08:11,370
المشتقة بتساوي zero ال X هي بتكون أعلى صحيح لأنه

83
00:08:11,370 --> 00:08:16,990
ال male ال male هذابيكون يساوي 0 عند ال maximum

84
00:08:16,990 --> 00:08:22,050
عند ال maximum مظهور فبنحسب وين المستقبل يكون 0 و

85
00:08:22,050 --> 00:08:26,370
بنطلع ال X بس احنا بنستخدم ال genetic algorithm

86
00:08:26,370 --> 00:08:28,650
لتوضيح فكرة ال genetic algorithm فإيش اللي احنا

87
00:08:28,650 --> 00:08:32,610
بنروح نسوي بيقول احنا ليش .. إيش اللي بنبحث عنه

88
00:08:32,610 --> 00:08:36,750
قيمة X قيمة X اللي عندها F of X بساوي maximum

89
00:08:36,750 --> 00:08:41,410
فاحنا مش عارفين القيمة X فبدنا نروح نحط قيم عشوية

90
00:08:42,770 --> 00:08:49,170
قيم عشوائية ل X ونقعد ناخدهم في عملية evolutionary

91
00:08:49,170 --> 00:08:55,970
عملية انتخاب طبيعي او evolutionary fitness فهنا

92
00:08:55,970 --> 00:09:00,230
ايش معطيلك؟ معطيلك ال X1, X2, X3, X4, X5, X6

93
00:09:00,230 --> 00:09:05,710
ماياخد ستة random solutions ال solutions هذه

94
00:09:05,710 --> 00:09:13,780
random كل واحد منهم له قيمةعشرية معبرة عنها بيش

95
00:09:13,780 --> 00:09:22,820
بال binary احنا الآن ال binary string هذا بنسميه

96
00:09:22,820 --> 00:09:25,860
chromosome على نفس التسمية في ال biology

97
00:09:25,860 --> 00:09:31,680
chromosome احنا عندنا نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث

98
00:09:31,680 --> 00:09:32,780
.. نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث ..

99
00:09:32,780 --> 00:09:33,820
نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث ..

100
00:09:33,820 --> 00:09:35,920
نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث ..

101
00:09:35,920 --> 00:09:38,980
نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث ..

102
00:09:38,980 --> 00:09:38,980
نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث ..

103
00:09:38,980 --> 00:09:38,980
نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث ..

104
00:09:38,980 --> 00:09:41,900
نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث .. نبحث .. نلأن حطينا

105
00:09:41,900 --> 00:09:45,960
أرقام عشوائية و قيم عشوائية القيم هذه ربما مافيش

106
00:09:45,960 --> 00:09:51,580
فيهم واحد الان هو solution لكن لما نجربهم و ناخد

107
00:09:51,580 --> 00:09:55,960
أفضل مجموعة منهم و نعمل تزاوج من هدول لأفضل مجموعة

108
00:09:55,960 --> 00:10:02,600
نتقدم ربما الخطوة للأمام و بالتدريج نصل ل best

109
00:10:02,600 --> 00:10:08,620
solution الخطوة الأولى أن أحطبنحط random solutions

110
00:10:08,620 --> 00:10:14,140
هذي بنمثلها على شكل binary على شكل string of

111
00:10:14,140 --> 00:10:17,160
binary values اللي هم ال ones و ال zeros هذي ليش

112
00:10:17,160 --> 00:10:22,160
بيصير؟ بدنا نعمل تقييم لهم نشوف مين منهم الأحسن،

113
00:10:22,160 --> 00:10:26,320
إيش عن الأحسن؟ يعني اللي بعطيني قيمة هذا f of x

114
00:10:26,320 --> 00:10:31,020
هذا اتناشر،

115
00:10:31,020 --> 00:10:36,420
إيش بيعطيني؟ لما أحط of f of 12راحظوا أنا وقفت هنا

116
00:10:36,420 --> 00:10:40,340
بالتسعة بس لا في values أخر كتير احنا ما جربناها

117
00:10:40,340 --> 00:10:43,000
عشان فهذه الاتناش واحد من اللي ما جربناهم مش ايش f

118
00:10:43,000 --> 00:10:48,780
of 12 بالثانية تمام جديش بطلع ستة و تلاتين okay

119
00:10:48,780 --> 00:10:55,400
هذه الآن هي القيم تبعت f of x اللي لو احنا دخلنا

120
00:10:55,400 --> 00:11:01,840
كل واحد من ال x هذه صح الان مين الأفضل الأعلى صح

121
00:11:01,840 --> 00:11:06,720
لإن احنا هيكل مثلا يد مدنقل أعلىفهدولة أفضل اشي

122
00:11:06,720 --> 00:11:10,300
هدولة أفضل اشي احنا الآن الخبر التاني في ال

123
00:11:10,300 --> 00:11:15,320
genetic algorithm ناخد الأفضل ناخد الأفضل و نعمل

124
00:11:15,320 --> 00:11:20,500
منهم new generation هدولة first generation الجيل

125
00:11:20,500 --> 00:11:26,360
الأول نطلع منهم جيل جديد ستة أخريات كيف ممكن نطلع

126
00:11:26,360 --> 00:11:30,720
جيل جديد من الجيل الأولاني تزاوج يعني مثلا انا لو

127
00:11:30,720 --> 00:11:35,340
جيت اخترت أحسن تلاتة من هدولة اللي هم مينهذا وهذا

128
00:11:35,340 --> 00:11:41,040
وهذا صح هذول أحسن تلاتة هذول أحسن تلاتة لو طلعت

129
00:11:41,040 --> 00:11:45,180
منهم كمان تلاتة لو جيت عملت تزاوج ما بين كل اتنين

130
00:11:45,180 --> 00:11:54,040
مع بعض أخدت هذا وهذا لأ هذا وهذا أخدت التلاتة

131
00:11:54,040 --> 00:11:58,340
هذولة وعملت اللي هم هذولة صح أنا الآن بتعامل بس مع

132
00:11:58,340 --> 00:12:02,450
ال binary representationوعملت تزاوج بشكل او اخر

133
00:12:02,450 --> 00:12:07,650
انا قلت مثلا هذا بدي اخد مع هذا و اطلع منهم a

134
00:12:07,650 --> 00:12:11,750
child جديد بعدين هذا مع هذا اطلع كمان child اصلا

135
00:12:11,750 --> 00:12:15,770
two children بعدين هذا مع هذا اطلع child تانت

136
00:12:15,770 --> 00:12:19,790
تعرفي ان التلاتة الأولانين اللي هم ال best و تلاتة

137
00:12:19,790 --> 00:12:23,530
طلعين منهم children الشداد هذول انا ماعرفش ممكن

138
00:12:23,530 --> 00:12:28,670
يكون احسن من أبائهم و ممكن يكون أسوأ هدخلهم الآن

139
00:12:28,670 --> 00:12:32,680
على ال generation الجديدو أقيمهم و أعيد الكرة و كل

140
00:12:32,680 --> 00:12:40,220
مرة بعمل ايش بعمل reproduction عادة تكاتر يعني و

141
00:12:40,220 --> 00:12:45,260
بعمل تقييم و دايما ده ما بنتخب لحد دي ات امتى ..

142
00:12:45,260 --> 00:12:50,860
لحد دي ات الاجي ان مافي تحسن يعني اللي بنت .. اللي

143
00:12:50,860 --> 00:12:55,380
.. اللي .. اللي .. اللي بطلع معايا ال fitness تبعه

144
00:12:55,910 --> 00:12:59,910
مافيش يعني باخد الفرق ما بين ال fitness تبع هذا

145
00:12:59,910 --> 00:13:03,310
الجيل و ال fitness تبع الجيل اللي جابل ضئيل المعنى

146
00:13:03,310 --> 00:13:07,390
ده كأنا وصلت لأفضل ما يمكن صح مافي داعي أنا أستمر

147
00:13:07,390 --> 00:13:12,010
أكتر من هيك في عملية ال reproduction و باخد أفضل

148
00:13:12,010 --> 00:13:16,610
واحد من اللي طلع معايا في هذا الجيل شيف كزوج بيسير

149
00:13:16,610 --> 00:13:19,830
على values distinct يعني مثلا لو ال value طلعت 56

150
00:13:19,830 --> 00:13:26,190
كرهت عندي مرتين هل هاخد اربعة values اه مفترضولا

151
00:13:26,190 --> 00:13:36,190
.. بس بأخد قيمة .. بس بأخد قيمة .. بس بأخد

152
00:13:36,190 --> 00:13:36,390
قيمة .. بس بأخد قيمة .. بس بأخد قيمة .. بس بأخد

153
00:13:36,390 --> 00:13:37,590
قيمة .. بس بأخد قيمة .. بس بأخد قيمة .. بس بأخد

154
00:13:37,590 --> 00:13:37,650
قيمة .. بس بأخد قيمة .. بس بأخد قيمة .. بس بأخد

155
00:13:37,650 --> 00:13:37,910
قيمة .. بس بأخد قيمة .. بس بأخد قيمة .. بس بأخد

156
00:13:37,910 --> 00:13:38,610
قيمة .. بس بأخد قيمة .. بس بأخد قيمة .. بس بأخد

157
00:13:38,610 --> 00:13:42,390
قيمة .. بس بأخد قيمة .. بس بأخد قيمة .. بس بأخد

158
00:13:42,390 --> 00:13:50,320
قيمة .. بس بأخد قيمة .. بو كانوا هم من المجموعة

159
00:13:50,320 --> 00:13:55,140
الأفضل باخدهم .. باخدهم أه لأنه مش مهم إن هم

160
00:13:55,140 --> 00:13:58,500
متساويين في ال fitness المهم إن هم two different

161
00:13:58,500 --> 00:14:03,100
.. two different solutions صح؟ احنا الآن إذا ..

162
00:14:03,100 --> 00:14:08,400
يعني عشان نبلور الفكرة هذه بشكل أفضلفاحنا بدنا

163
00:14:08,400 --> 00:14:13,840
نيجي نتبع المثال اول اشي انه انا في نقطة مهمة

164
00:14:13,840 --> 00:14:18,220
بقولها بدي احسبها ان انا مابديش انظر الى ال

165
00:14:18,220 --> 00:14:23,540
fitness هذا كما هو بدي احسب حاجة اسمة ال fitness

166
00:14:23,540 --> 00:14:29,320
ratio ال fitness ratio لو انا جيت جمعت اجمالي ال

167
00:14:29,320 --> 00:14:33,840
fitness كلهم هذا اجمعه بطلع على ما اعتقد قداش مية

168
00:14:33,840 --> 00:14:43,500
و128 أظن 128 انا

169
00:14:43,500 --> 00:14:53,260
باختصار بدي اخد 224

170
00:14:53,260 --> 00:15:00,620
224 انا باخد كل واحدة منكوا ثقة بجسد كل واحدة على

171
00:15:00,620 --> 00:15:07,840
هذا ال totalيعني ال 16.5 دي هي عبارة عن قسمة 36

172
00:15:07,840 --> 00:15:12,860
على المجموع 44 على المجموع وبعدين 20 فانا باخد ال

173
00:15:12,860 --> 00:15:15,960
ratio على ان هو معيار ال fitness ايش يعني ال

174
00:15:15,960 --> 00:15:22,200
fitness يعني الجودة مين احسن من مين جداش هو

175
00:15:22,200 --> 00:15:25,220
بالنسبة

176
00:15:25,220 --> 00:15:29,920
للمجموع جداش هو حقق fitness بالنسبة للمجموع okay

177
00:15:29,920 --> 00:15:34,950
فعندك انت الاتنين هذولةطبعا جداش هو هذا جليل بيطلع

178
00:15:34,950 --> 00:15:40,730
ال ratio تبعه جليل فاحنا بناخد ال fitness ratio مش

179
00:15:40,730 --> 00:15:44,030
ال fitness نفسه ال fitness ratio اللي هو قيمة ال

180
00:15:44,030 --> 00:15:47,130
fitness تبع ال chromosome هذا او ال solution هذا

181
00:15:47,130 --> 00:15:50,310
على الإجمالي fitness ال fitness ال total fitness

182
00:15:50,310 --> 00:15:54,210
بيطلع على ال ratio بأخد ب .. ب .. بستند إلى هذا في

183
00:15:54,210 --> 00:15:58,210
اني اختار بختار الأفضل بناء على ال ratio اللي قال

184
00:15:58,210 --> 00:16:01,750
ايش بعدين كان بيصير و بيصير في عندي بناء على هذا

185
00:16:01,750 --> 00:16:02,130
الأمر

186
00:16:06,700 --> 00:16:13,280
نختار من هذه المجموعة الأفضل

187
00:16:13,280 --> 00:16:20,720
على أساس ال ratio عملية

188
00:16:20,720 --> 00:16:27,160
الاختيار في الطبيعة لا تكون دائما على أساس الأفضل

189
00:16:27,160 --> 00:16:35,600
لكن جودة ال solution هي عامل أساسيطريقة الـ

190
00:16:35,600 --> 00:16:42,320
Roulette Wheel Selection أننا نعمل

191
00:16:42,320 --> 00:16:47,840
راندوم نمبر راندوم نمبر هذا إذا جاي في ال range

192
00:16:47,840 --> 00:16:51,340
تبع

193
00:16:51,340 --> 00:16:54,860
أي واحد منه شوفوا احنا لما حولنا ال percentage

194
00:16:54,860 --> 00:17:01,380
الذاتي إلى ال wheel صار عندي القيم الكبيرة مااخداش

195
00:17:01,380 --> 00:17:04,190
مساحةهي possibility ان انا اخدها او انا اخدها

196
00:17:04,190 --> 00:17:07,950
بالظبط فانا لو اعمل generation ال random number ما

197
00:17:07,950 --> 00:17:11,830
بين ال 0 و ال 100 فاحتمال انه يقع في هذا المساحة

198
00:17:11,830 --> 00:17:16,690
اكبر من انه يقع في هذا المساحة صح فاحنا عملية

199
00:17:16,690 --> 00:17:23,400
اختيار ال solutions تجيش مباشرة منالراتيوز تبعدتها

200
00:17:23,400 --> 00:17:27,440
إلا لأننا نفعل شيء اسمه روليت ويل روليت ويل هي

201
00:17:27,440 --> 00:17:31,440
ببساطة شديدة كأن الكورة اللي بيلفوها في الروليت

202
00:17:31,440 --> 00:17:35,020
بيلفوها و بستنوا وين تجفوا فهذا نوع من ال

203
00:17:35,020 --> 00:17:39,400
randomization ولا لأ فهنا we can simulate الموضوع

204
00:17:39,400 --> 00:17:42,080
هذا بإنه we generate a random number بنشوف ال

205
00:17:42,080 --> 00:17:48,060
random number انه واقع في أي range ال areaأو ال

206
00:17:48,060 --> 00:17:51,020
area اللى بيجعى فيها ال random number بناخد ال

207
00:17:51,020 --> 00:17:56,560
solution تبعها يعني اذا random number طلع مثلا 64

208
00:17:56,560 --> 00:18:02,480
64 طبعا هي 0.1 وين بيجي بيجي هنا بيجي في المنطقة

209
00:18:02,480 --> 00:18:07,760
هذه صح بعد هذه الخمسين ربما هذه الخمسين وهذه ال ..

210
00:18:07,760 --> 00:18:16,280
فبيقع هنا وقع هنا يجب ناخد مين X5 okay تمامفاحنا

211
00:18:16,280 --> 00:18:19,460
هنعمل randomization هذا معناته أنه ممكن واحد من

212
00:18:19,460 --> 00:18:24,840
الضعيفين يطلع بس إيش احتماليته أقل من واحد من الاش

213
00:18:24,840 --> 00:18:29,140
من الكبار من ال .. اللي حصتهم أكبر إذا هو إيش هو

214
00:18:29,140 --> 00:18:32,640
بنحط الأرقام رندمي تمام؟ أي أرقام؟ أرقام ال F of A

215
00:18:32,640 --> 00:18:34,720
ال solutions ال solutions أنا سميتها solutions

216
00:18:34,720 --> 00:18:37,400
تمام بال solutions بنحطها رندمي تمام بنقيمها

217
00:18:37,400 --> 00:18:40,700
بنطلعني بنطلع تمام؟ بنقيمها على أساس المعادلة ال

218
00:18:40,700 --> 00:18:43,780
.. ايوة الفتنس نعم باخد ال minimum أحسن بعمله

219
00:18:43,780 --> 00:18:44,900
تزايد؟ لأ

220
00:18:50,870 --> 00:18:56,330
الأحسن ليس الميار المباشر بروح بعمل random number

221
00:18:56,330 --> 00:18:59,690
generation وبناء على ال random number generation

222
00:18:59,690 --> 00:19:03,370
بأخد ال .. بأخد ال .. طب بعدين احنا بنحط أولا ال

223
00:19:03,370 --> 00:19:06,030
solution في random و هنا برضه يكون random و ندور

224
00:19:06,030 --> 00:19:10,950
على حد ثانيلأ احنا بنختار .. هي عملية كلها random

225
00:19:10,950 --> 00:19:14,810
عملية random بس بتعطي فرصة أكبر .. معاهم؟ مافي

226
00:19:14,810 --> 00:19:17,790
فرصة عالية .. هتقولك شغل بس .. احنا في الطريقة هذا

227
00:19:17,790 --> 00:19:20,510
على الرغم من أنه في عندنا randomization في الأمر

228
00:19:20,510 --> 00:19:24,950
إلا أنه في فرصة أكبر لمن؟ لل solutions اللي more

229
00:19:24,950 --> 00:19:31,950
fit يعني هذا X كمسة ال fitness له 25 عالي فرصته

230
00:19:31,950 --> 00:19:37,180
هيحصته من ال .. ليش؟ من ال wheelففرصته أكبر حتى

231
00:19:37,180 --> 00:19:40,540
على الرغم من وجود randomization بس فرصته أكبر في

232
00:19:40,540 --> 00:19:46,380
أنه يطلع على ال generation اللي اللاحقة صح؟ أنا

233
00:19:46,380 --> 00:19:49,960
كان ممكن أعمل و أنا مغمل أاخد الأفضل دايما أاخد

234
00:19:49,960 --> 00:19:54,300
الأفضل بس بدنا نحط أنصر ال randomization لأنه هذا

235
00:19:54,300 --> 00:20:00,540
وقع الأمر في الطبيعة أن حتى اللي مش أفضل ممكن يصمد

236
00:20:00,540 --> 00:20:03,820
ويترحل لل generation اللي بعدهنا ممكن ماتبينش

237
00:20:03,820 --> 00:20:06,820
viable بس لما يكون عندك معادلات فيها تلت .. تلت

238
00:20:06,820 --> 00:20:11,060
مجاهيل و بدك تحل مشكلة زي .. زي simplex method

239
00:20:11,060 --> 00:20:14,340
مثلا .. تتذكر .. تتذكر .. اذا .. اذا تتذكر و احنا

240
00:20:14,340 --> 00:20:18,920
بنحكي في السياسي لما كنا بنحكي في اللي هو ال .. ال

241
00:20:18,920 --> 00:20:22,870
hill climbingو قلنا انه ممكن تجعل في ال local

242
00:20:22,870 --> 00:20:27,330
minima ماتصلش ل global minima ايش المخرج انه انا

243
00:20:27,330 --> 00:20:31,590
اعمل randomization عشان اخرج من ال local minima ان

244
00:20:31,590 --> 00:20:34,530
اختار اي واحد من ال possible solutions اللي حواليه

245
00:20:34,530 --> 00:20:38,990
حتى وإن كان سيء و اخش فيه علشان ربما يدخلني على

246
00:20:38,990 --> 00:20:43,810
مسار يطلعني ل solution احسن من ال local اللي انا

247
00:20:43,810 --> 00:20:48,690
كنت وجده فاحنا هنا ال randomization عشان نحط هامش

248
00:20:48,690 --> 00:20:56,000
ولو ضيقللـ solutions اللي رديئة نعطيها فرصة لربما

249
00:20:56,000 --> 00:21:03,080
ييجي من وراها offspring يعني ذرية صالحة ذرية هي في

250
00:21:03,080 --> 00:21:08,700
حد ذاتها سيئة رديئة لكن لربما يطلع منها لما انت

251
00:21:08,700 --> 00:21:13,460
عملت تزاوج مع .. واضح؟ واضح الفكرة؟

252
00:21:14,350 --> 00:21:18,650
الان ما بنحكي في التزاوج الان هدولة اللي بنختارهم

253
00:21:18,650 --> 00:21:22,530
عشان نأسس عليهم ال generation اللاحق اختارناهم على

254
00:21:22,530 --> 00:21:26,010
اساس مش بس ال fitness لحاله او ال fitness ratio

255
00:21:26,010 --> 00:21:29,410
لحاله لأ اللي على ايضا فرصته في ال roulette wheel

256
00:21:29,410 --> 00:21:36,050
في ال roulette wheel اه تمام الان الان

257
00:21:36,050 --> 00:21:43,180
هدولة ال solution الستة وهذاWe have an initial

258
00:21:43,180 --> 00:21:47,180
population of 6 chromosomes الان ده اعمل new

259
00:21:47,180 --> 00:21:52,740
generation برضه بتكون فيه 6 chromosomes فبدي اجيب

260
00:21:52,740 --> 00:21:57,360
.. بدي اختار pairs اللي اعمل منها تزاوج عشان اطلع

261
00:21:57,360 --> 00:22:02,160
.. okay 6 تانين لما انا بعمل تزاوج في يده هات

262
00:22:02,160 --> 00:22:08,120
اسمها crossover crossover بجيب two parents هات two

263
00:22:08,120 --> 00:22:11,240
parents two chromosomes P1 وP2

264
00:22:13,730 --> 00:22:18,070
طبعا k-ation هو عبارة عن binary strings خلّي

265
00:22:18,070 --> 00:22:27,650
المعادلة يهزم هنا طبعا

266
00:22:27,650 --> 00:22:33,590
نفس القول احنا اربعة bits ولا لأ بس نفترض انهم

267
00:22:33,590 --> 00:22:36,890
اكتر من ذلك اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر

268
00:22:36,890 --> 00:22:40,250
اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر

269
00:22:40,250 --> 00:22:42,010
اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر

270
00:22:42,010 --> 00:22:42,230
اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر

271
00:22:42,230 --> 00:22:45,060
اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر اتر انقطة انقسام

272
00:22:45,060 --> 00:22:50,820
بروح ببدّل بطلّع يعني من هدول بطلّع two children

273
00:22:50,820 --> 00:22:56,040
two children يعني الزوج بيطلّعلي زوج مش بيطلّعلي

274
00:22:56,040 --> 00:22:59,800
واحد ال two parents بيطلّعولي ايش two children

275
00:22:59,800 --> 00:23:07,040
okay اللي هو بيكون هذا الجزء يعني اقول مثلا انا

276
00:23:07,040 --> 00:23:09,340
عندي 00100100

277
00:23:13,840 --> 00:23:17,800
لازم يكون جزء اخر بالصحيح لازم طبعا لازم ال .. لأ

278
00:23:17,800 --> 00:23:21,160
جزء الواحد الواحد اللي يقسم من أي مكان بالصحيح اه

279
00:23:21,160 --> 00:23:24,140
بس ان انا عند نفس النقطة انا بتقسم عند التالتة

280
00:23:24,140 --> 00:23:28,600
لازم هنا اقسم عند التالتة صح فهذا الان ال try

281
00:23:28,600 --> 00:23:33,760
addition بيكون zero one one و بعدين التلاتة

282
00:23:33,760 --> 00:23:37,820
التانية اللي بجيب تتجمد ايه one one zero ايوة ايه

283
00:23:37,820 --> 00:23:44,490
zero one one zero تمام شق من ال pyramid الأولالشق

284
00:23:44,490 --> 00:23:47,110
الأول من ال parent أول والشق التاني من ال parent

285
00:23:47,110 --> 00:23:54,510
التاني والعكس عند ال child الآخر هذا بنزل زي ما هو

286
00:23:54,510 --> 00:24:01,590
و باخد الشق التاني من مين أنا

287
00:24:01,590 --> 00:24:06,250
هيك عملت crossover عملت generation ل two new

288
00:24:06,250 --> 00:24:10,890
childrenمن الـ two parents الأصليين باستخدام

289
00:24:10,890 --> 00:24:15,090
Microsoft Word عملية random صح؟ مالهاش أي معنى

290
00:24:15,090 --> 00:24:20,370
سواء إنه نأمل إن بعض الخصائص الجيدة الموجودة في

291
00:24:20,370 --> 00:24:26,050
هذا ال parent تجعل

292
00:24:26,050 --> 00:24:31,930
معها خصائص جيدة من ال parent الأخر تمام؟هو هذا

293
00:24:31,930 --> 00:24:35,410
أصلا اللي بيصير في ال metabolism أظن أنه يسميه و

294
00:24:35,410 --> 00:24:39,210
لا إيش ال chromosomes أنا أناس الكلام هذا في ال

295
00:24:39,210 --> 00:24:43,370
biology مش بيصير انقسام ال chromosomes و بعدين

296
00:24:43,370 --> 00:24:48,110
تلتقم تاني فعشان بهذا الطريقة تختلط الجينات من

297
00:24:48,110 --> 00:24:54,590
الذكر و من الأنطة مظبوط تمام فبنقول احنا الآن هذا

298
00:24:54,590 --> 00:24:57,570
ال generation الجديد الستة الجداد اللي هنولدهم

299
00:24:57,570 --> 00:24:59,230
بهذه القالية

300
00:25:01,960 --> 00:25:09,580
مورفزم مورفزم مورفزم

301
00:25:09,580 --> 00:25:23,920
مورفزم مورفزم مورفزم مورفزم مورفزم مورفزم

302
00:25:24,010 --> 00:25:27,710
مش مشكلة تمام انا الآن بطريقة هذه انا اخدت two

303
00:25:27,710 --> 00:25:31,490
parents ثم another two parents و كذلك انا اتنين

304
00:25:31,490 --> 00:25:37,330
تانين و عملت منهم a new set of children بنفس العدد

305
00:25:37,330 --> 00:25:41,150
اللي هو إيش ستة كانوا في الأصل صاروا ستة هذا جي

306
00:25:41,150 --> 00:25:45,730
اتنين هدولة كانوا تابعين ل generation one لان

307
00:25:45,730 --> 00:25:49,250
هدولة يخلصوا في يوم بدي اعمل evaluation عليهم او

308
00:25:49,970 --> 00:25:54,070
يعني أحسب ال fitness تبعتهم عشان أشوف مين الأفضل

309
00:25:54,070 --> 00:25:57,630
في هال generation عشان أعيد الكرة من جديد و بضلني

310
00:25:57,630 --> 00:26:02,250
أعيد بقول مرة ورا مرة إلى أن اشهر إلى أن ألاقي ان

311
00:26:02,250 --> 00:26:08,170
ال errors او ال

312
00:26:08,170 --> 00:26:13,890
fitness تبع هدوله ماهيختلف كتير عن ال fitness تبع

313
00:26:13,890 --> 00:26:17,610
اللي جابلهم يمكن مافي تحسن و خلاص بوقف مافي داعي

314
00:26:17,610 --> 00:26:21,370
أن أنا أستمر إلى ما هدففي شغلة أخرى برضه اللي

315
00:26:21,370 --> 00:26:24,190
هحكيها انه كنا نقول ال cross over هي القالية

316
00:26:24,190 --> 00:26:28,150
الأساسية لتوليد ال children في شغلة أخرى غير ال

317
00:26:28,150 --> 00:26:32,150
cross over ليه ال mutation mutation يعني طفرة

318
00:26:32,150 --> 00:26:35,270
بالعربي يعني ان واحد من الجينات هذا ال chromosome

319
00:26:35,270 --> 00:26:39,510
بتسمي كل واحد من هذول الجين واحد من الجينات انه

320
00:26:39,510 --> 00:26:44,230
بشكل عشوائي يتغير يعني الواحد يصير zero ال zero

321
00:26:44,230 --> 00:26:48,510
يصير واحد تمام؟ برضه هذا randomized يعني بيجي على

322
00:26:48,510 --> 00:26:52,600
أولابنجي على هدولة الست بعد ما عملناهم بال

323
00:26:52,600 --> 00:27:01,140
crossover بنقول هذا نعمل عليه mutation ولا لأ بروح

324
00:27:01,140 --> 00:27:05,960
و بنحط random number اذا random number أجى أعلى من

325
00:27:05,960 --> 00:27:11,200
او أقل من ال probability تبع ال mutation بننفس

326
00:27:11,200 --> 00:27:16,560
ماجهاش بنسيبه يعني بنعمل selection لواحد من هدولة

327
00:27:16,560 --> 00:27:21,650
او لمجموعة من هدولة نعملهم ايشفإذا وقع الإختيار

328
00:27:21,650 --> 00:27:25,850
على أي واحد منهم بنروح برضه راندمي بناخد واحدة من

329
00:27:25,850 --> 00:27:33,810
ال genes و بنجلبها ففي عندنا احنا في عندنا ايش أنا

330
00:27:33,810 --> 00:27:36,770
توجهلت قلنا ال probability تبعت ال mutation ايش

331
00:27:36,770 --> 00:27:40,790
عندنا probability يعني انا بحط احتمال مثلا

332
00:27:45,340 --> 00:27:48,940
بعمل generational الرقم إذا الرقم هذا وقع أقل إذا

333
00:27:48,940 --> 00:27:52,720
أنا واقف الآن هنا وعملت random generation وطلها

334
00:27:52,720 --> 00:27:58,680
الرقم أقل من هذا أو يساوي يبقى الاختيار وقع إذا

335
00:27:58,680 --> 00:28:02,120
طلها number أكبر من ذلك يبقى ما وقع الاختيار على

336
00:28:02,120 --> 00:28:07,200
هذا الرقم هذا الرقم كل ما جال كل ما زهر كل ما جلت

337
00:28:07,200 --> 00:28:13,600
احتمالية حدوث الاشياء يعني لو أنا عملته خمسين في

338
00:28:13,600 --> 00:28:18,450
الميةProbability of mutation اذا كنت خمسين و جيت

339
00:28:18,450 --> 00:28:21,790
هنا و عملت random number ايش احتمالية ان ال random

340
00:28:21,790 --> 00:28:26,430
number يطلع اقل من الخمسين احتمالية 50% يعني فرصة

341
00:28:26,430 --> 00:28:32,130
هذا ان يعمله mutation fifty fifty كل واحد منهم

342
00:28:32,130 --> 00:28:36,570
فرصته fifty fifty كل ما زغر الرقم كل ما زغرت الرقم

343
00:28:37,280 --> 00:28:40,500
الكلمة جلّت فرصة الوقع و أنا أصلا فعلا هذا اللي

344
00:28:40,500 --> 00:28:45,240
بديه أنا مابديش أعمل mutation عليهم كلهم أنا بدي

345
00:28:45,240 --> 00:28:48,320
ال mutation ده لأنها طفرة أصلا ايش يعني طفرة يعني

346
00:28:48,320 --> 00:28:51,820
حاجة بتحصل مرة في ال .. rarely very rarely مظبوط

347
00:28:51,820 --> 00:28:57,140
نادر جدا بيبقى ال probability of mutation منخفضة

348
00:28:57,140 --> 00:29:02,480
عشان ما .. مانعملش mutation كثير كذلك الحاجة برضه

349
00:29:02,480 --> 00:29:07,890
ال crossover ال crossoverبينقله probability ايش

350
00:29:07,890 --> 00:29:11,750
احنا قلنا اتوى قلنا انه اختيار انا عند ال

351
00:29:11,750 --> 00:29:17,490
generation الاولانى بدي اختار منه مجموعة عشان اولد

352
00:29:17,490 --> 00:29:21,230
منهم ال جيش تمام هدول المجموعه اللي اختارتهم ال 6

353
00:29:21,230 --> 00:29:30,170
P1 P2 ال parents يعني P3 P4 P5 P6 تمام

354
00:29:34,470 --> 00:29:39,910
أنا الآن بدي أعمل crossover بظمني two parents بدي

355
00:29:39,910 --> 00:29:43,610
أختار من هدول ال two parents اتنين أعمل لهم

356
00:29:43,610 --> 00:29:48,410
crossover لما أعمل crossover هيطلع معاه two

357
00:29:48,410 --> 00:29:55,130
children C1 و C2 صح؟ مين اللي أختارهم أعمل بينهم

358
00:29:55,130 --> 00:29:59,260
أعمل لهم crossover هل أجي على كل اتنينالأول

359
00:29:59,260 --> 00:30:01,860
والثاني والثاني والثالث والرابع الرابع الخامس

360
00:30:01,860 --> 00:30:05,840
والسادس زيك لأ نعملوش هيك بطريقة هذه ليش بنقول أنا

361
00:30:05,840 --> 00:30:11,580
الآن بدي .. أنا عند هنا صندوق ل cross over بسميه

362
00:30:11,580 --> 00:30:15,780
أنا صندوق ل cross over ال box هذا بتحط فيه اتنين

363
00:30:15,780 --> 00:30:19,560
واطلع منه ايش؟ two children صح؟ مين اللي بنخشه في

364
00:30:19,560 --> 00:30:24,540
الصندوق؟ بدي اختار برضه من هدولة بشكل عشوائي في

365
00:30:24,540 --> 00:30:29,860
حاجة اسمها probability of crossoverباردو كمان ايش

366
00:30:29,860 --> 00:30:37,480
بتبقى عالى يعني او بتبقى اعلى من ال mutation ايش

367
00:30:37,480 --> 00:30:40,320
معنى هذه probability انه هل هل اختاروا ولا مختاروش

368
00:30:40,320 --> 00:30:45,660
طبعا اذا نعمل random number generation اذا وقع على

369
00:30:45,660 --> 00:30:49,920
الاختيار بنحطه الان بدنا تاني بنكمل اذا وقع على

370
00:30:49,920 --> 00:30:53,780
الاختيار بنحطه خلاص نعمل cross off الان هذول

371
00:30:53,780 --> 00:30:58,770
بنشيلهم ونختار مرة اخرىبمعنى أخر أن ممكن ال parent

372
00:30:58,770 --> 00:31:05,730
الواحد يدخل مرتين في عملية ال crossover حسب كمان

373
00:31:05,730 --> 00:31:09,010
.. حسب وقالوج عليه ال random .. الاختيار ال random

374
00:31:09,010 --> 00:31:17,030
ولا لأ فانا في عندي اللي هو ال cross

375
00:31:17,030 --> 00:31:22,510
over نعم نطبخ نفس ال procedure اللي فاتتبعديها في

376
00:31:22,510 --> 00:31:26,030
نوع من البروسوفا انا الآن بطور في ال procedure شوي

377
00:31:26,030 --> 00:31:29,650
شوي يعني بقولك حاجة وبعدين بروح بعدل عليها ايش

378
00:31:29,650 --> 00:31:36,050
الخلاصة الان الخلاصة مرة اخرى ان انا اولا بعمل

379
00:31:36,050 --> 00:31:38,670
random generation لل first او لل initial

380
00:31:38,670 --> 00:31:43,910
generation مظبوط بعد كده اول اشي بسوي عليهم بسوي

381
00:31:43,910 --> 00:31:49,870
fitness بحسب جودتهم بدخلهم علىال fitness هذه

382
00:31:49,870 --> 00:31:52,830
المعادلة هي اللى على اساسها انا بدى اقرر من

383
00:31:52,830 --> 00:31:56,410
المناسبين اللى ده بطلها ال fitness ال fitness

384
00:31:56,410 --> 00:32:00,470
value هذا بطلها من ال fitness ratio صح ال fitness

385
00:32:00,470 --> 00:32:06,630
ratio هذا عامل من عوامل اختياره للتأهيل لل

386
00:32:06,630 --> 00:32:12,310
generation القادم بعمل ال roulette wheel علشان

387
00:32:12,310 --> 00:32:16,480
اختارالـ generation الجديد بختار اتنين و بحطهم في

388
00:32:16,480 --> 00:32:22,380
الخطوة صح بختارهم و بدخل معايا في اختار المبدأ

389
00:32:22,380 --> 00:32:28,460
الان هدولة بدي اطلع منهم ال generation الجديد فبدي

390
00:32:28,460 --> 00:32:32,560
اول اشي اطبق ال cross over operation cross over

391
00:32:32,560 --> 00:32:35,860
operation بدي اطبقها مرة وراء مرة و لا حد يكتمل

392
00:32:35,860 --> 00:32:40,000
عندي ستة اه يكتمل عندي ال generation بدي اطبقها

393
00:32:40,000 --> 00:32:43,330
يعني بدي اختار اتنينالاتنين اللي بتختارهم في كل

394
00:32:43,330 --> 00:32:48,430
مرحلة بتختارهم بناء على ال cross over probability

395
00:32:48,430 --> 00:32:52,170
cross over probability زي ما انت شايف هنا ممكن

396
00:32:52,170 --> 00:32:56,690
تبقى 70% ايش هال 70% ان انا بجه على هذا و بعمل

397
00:32:56,690 --> 00:32:59,250
random number اذا ال random number هذا اجر ما بين

398
00:32:59,250 --> 00:33:04,090
ال 0 وال 70 بختار بختار هذا طبعا هذا احتمالية

399
00:33:04,090 --> 00:33:08,770
عالية صح ولا لا اختارته و دخل في cross over box

400
00:33:08,770 --> 00:33:17,140
عشانك parent أول بمشي على اللي بعده ربما موقع شهر

401
00:33:17,140 --> 00:33:21,920
نختار اللي بعده طبعا لحديث ما اختار التاني التاني

402
00:33:21,920 --> 00:33:25,760
بحطه بعمل ال crossover ال crossover معناه لو ده

403
00:33:25,760 --> 00:33:28,440
طالع لي two children لان بدي أنفس ال crossover مرة

404
00:33:28,440 --> 00:33:30,440
أخرى برجع تاني

405
00:33:36,470 --> 00:33:39,230
random number اللي بنعمله generation لازم يكون ما

406
00:33:39,230 --> 00:33:43,110
بين ال 0 و ال 7 لازم يكون من ال 7 و أكتر من ال 7 و

407
00:33:43,110 --> 00:33:47,410
أكتر معناه تقول احتمالية 30% انا لما بعمل random

408
00:33:47,410 --> 00:33:51,210
number generation ما بين ال 0 و ال 1 بطلع عندي اي

409
00:33:51,210 --> 00:33:56,570
رقم ياما 35 ياما 12 ياما 97 ياما 58 اي حاجة اي

410
00:33:56,570 --> 00:33:59,530
حاجة اي حاجة اي حاجة اي حاجة اي حاجة اي حاجة اي

411
00:33:59,530 --> 00:34:05,390
حاجة اي حاجة اي حاجةفهذه بيصير ان فرصة ال parent

412
00:34:05,390 --> 00:34:11,250
عالية انه يخش في ال crossover يعني احتمال كبير انه

413
00:34:11,250 --> 00:34:14,810
الاول و التاني طيب التاني ما طلعش ممكن يطلع التالت

414
00:34:14,810 --> 00:34:18,510
على طول ممكن نختاره بشكل random حتى بدل .. مانمشيش

415
00:34:18,510 --> 00:34:23,070
عليهم بالترتيب بالظبط احنا بنمشي عليهم بالترتيب

416
00:34:23,070 --> 00:34:30,730
ونعطي كل واحد فرصة ان هو حسب ال probabilityالان

417
00:34:30,730 --> 00:34:34,270
بطريقة هذه بمعرفة الـ probability تبع الـ cross

418
00:34:34,270 --> 00:34:36,450
over والمعرفة تبع الـ mutation لحظة المعرفة الـ

419
00:34:36,450 --> 00:34:45,590
mutation ضعيفة جدا واحدة في الألف نولد جيل جديد من

420
00:34:45,590 --> 00:34:50,750
خلال cross over ومن خلال ال mutation هذا الجيل

421
00:34:50,750 --> 00:34:56,050
الآن خلاص بدنا نقيمه نحسب ال fitnessنحسب ال

422
00:34:56,050 --> 00:35:01,630
fitness تبعه و بنستمر فى كل مرة عينى على انه هل

423
00:35:01,630 --> 00:35:07,870
انا قاعد بتطلع معاكي solutions احسن الجيل هذا احسن

424
00:35:07,870 --> 00:35:12,450
الجيل الماضي ولا لا طبعا كيف انا بقيم الجيل كله

425
00:35:12,450 --> 00:35:18,170
بحسب بقى ال total error اذا ما بحسب ال total

426
00:35:18,170 --> 00:35:24,870
fitness بحسب ال error او ال differenceطبعا إذا ال

427
00:35:24,870 --> 00:35:28,950
fitness of كل ما دولة ال fitness ال total fitness

428
00:35:28,950 --> 00:35:33,570
تبع هدولة ال fitness ratio تبعهم كلهم طبعا قريبا

429
00:35:33,570 --> 00:35:37,790
ال fitness ratio تبع هدولة يبقى طبعا يبقى أنا

430
00:35:37,790 --> 00:35:43,830
مافيش إشي بتحسن فبجف بجف و باخد أحسن واحد في هدولة

431
00:35:43,830 --> 00:35:47,730
ممكن يكون عندي طول رزقان بالظبط هو هو ال error هذا

432
00:35:47,730 --> 00:35:52,780
إذا الفرق ما بين ال generation و ال generationصار

433
00:35:52,780 --> 00:35:56,560
واقع في حدود الواحد في الألف و واحد في الألف خلاص

434
00:35:56,560 --> 00:35:57,680
يبقى أنا ليش أستمر

435
00:36:01,650 --> 00:36:05,450
باخد أفضل الموجود هنا هذا إيش معناته أنا I do not

436
00:36:05,450 --> 00:36:10,510
find اللي هو the solution I find the best possible

437
00:36:10,510 --> 00:36:14,270
solution يعني هذه عبارة عن قلية لل optimization

438
00:36:14,270 --> 00:36:20,310
أكتر منها قلية لوصول إلى ال solution المظبوط

439
00:36:20,310 --> 00:36:24,070
optimization يعني إيش optimization يعني إن أنا

440
00:36:24,070 --> 00:36:30,090
أوجد أفضل ما يمكن إيجاده في الزمن المتاح إليه okay

441
00:36:30,960 --> 00:36:35,980
فإذا كان الفكرة هي .. بالنخص في ال slides هذه اللي

442
00:36:35,980 --> 00:36:51,200
هي أنه

443
00:36:51,200 --> 00:36:55,260
أفضل هذا ال generation الآن

444
00:37:00,900 --> 00:37:04,740
باخد ال generation بناء على ال fitness تبعهم وبناء

445
00:37:04,740 --> 00:37:11,180
على رولات wheel بحدد مين منهم يدخل لإيش لعملية

446
00:37:11,180 --> 00:37:16,040
يدخل لل crossover selection ال crossover selection

447
00:37:16,040 --> 00:37:19,320
باستخدام ال probability ال crossover probability

448
00:37:19,320 --> 00:37:24,320
بختار زوجين او زوج يعني two parents ال two parents

449
00:37:24,320 --> 00:37:28,380
اللي بجلبهم او بعمل crossover بطلع معايا ال new

450
00:37:28,380 --> 00:37:33,340
childrenالان ال children اللي طلعوا بروح بقرر مين

451
00:37:33,340 --> 00:37:36,700
منهم عمله mutation بناء برضه على ليش ال

452
00:37:36,700 --> 00:37:40,120
probability تبع ال mutation PM بيطلع معايا هذا

453
00:37:40,120 --> 00:37:44,480
مثلا اوقع عليه الاختيار انه يعمل mutation فبتتبدل

454
00:37:44,480 --> 00:37:50,160
ال gene .. ال .. ال .. واحد من ال genes تبعه تمام؟

455
00:37:50,160 --> 00:37:53,940
الان هذا خلاص هو نهاية ليش نهاية عملية ال mutation

456
00:37:53,940 --> 00:37:57,820
بتدخل معايا ك GT plus one plus one يعني ال

457
00:37:57,820 --> 00:38:01,230
generation قادمةهذا او generation two generation

458
00:38:01,230 --> 00:38:05,230
two هذا بعمله تقييم و بعيده كره و مرة و مرة و مرة

459
00:38:05,230 --> 00:38:09,450
الى ان زى ما قلنا مايصيرش فيه اللى هو difference

460
00:38:09,450 --> 00:38:13,530
ده نهاية ال example محاضرة جاى ان شاء الله بنشوف

461
00:38:13,530 --> 00:38:17,770
exam الاخر فيه تعديل بسيط يعنى معادل أخرى و بعد

462
00:38:17,770 --> 00:38:24,050
كده بنشوف مثال عملي أكتر على استخدام ال genetic

463
00:38:24,050 --> 00:38:26,230
algorithm ماشي أعطيكم العزيزي