بسم الله الرحمن الرحيم محاضرة اليوم تكملة لموضوع
ال informed search ماشي احنا في chapter أربعة
بدينا في موضوع ال informed search كان ال
algorithmات اللي شفناها قبل هيكة اللي هم ال a star
algorithm كانت بتحكي عن اللي هو البحث عن ال goalأو
الهدف منها كان البحث عن ال goal و بأقصر مسار بأقصر
مسار في مسائل يكون الهدف هو ال goal و المسار مش
مهم المسار مش مهم ففي هذه الحلقة بسميها ال search
بسميه local search في ال chapter هذا ال section
الأولية اللي من أربعة اللي هو أربعة واحد local
search algorithmalgorithms and optimization
problems فاحنا الآن المحاضرة دي بنطلع على هذا
النوع من ال search algorithms اللي هو ال local
search algorithms وبالتحديد
فيها ان اللي هم التلاتة دولة hill climbing
و Simulated Annealing
و Local Beam Search الـ
Genetic Algorithm جاي هنا تحت هذا الفئة لكن احنا
هنشوفها قدام بعد هناموجودة و مقتضب جدا نحكي عنها
احنا هنشوفها قدام بالتفصيل اكتر من ال textbook
التاني تمام من الكتاب التاني باقي ال sections اللي
في chapter 4 مش هنطلع عليها بيكفينا هذا النوع من
ال search الان ال local search في chapter 5 بنشوف
ال adversarial search اللي هو ال search اللي بيكون
في games و ال games هذه فيها تنافس ما بين برافين
Okay فالان احنا في ال local search algorithms نشوف
اول محلل هو ال hill climbing search ال hill
climbing search من اسمها او خلينا جبه نشوف ال
algorithm نطلع على الرسم هادي بتوضح قلية عمل ال ..
او بناخد فكرة عن .. فكرة ال algorithm انه احنا ال
.. ال .. ال node او ال algorithm بتدفع على node و
بتشوف ايشchildren بتفرع منها بتتطلع على ال
children هدولة و تاخد أفضل واحدة طبعا الان ممكن
تصل في وجهة من الأوجات يعني دائما هذه الزمن
هيك طبعا stay space لما تبدأ على node واحدة يفترض
انها تاخد nodeلو تنتقل على ال node التاني يفترض أن
التاني أفضل منها في التقييم يعني إذا كانت هذه
التقييم تبعها تلاتة و هدولة ال children في منهم
الأتنين و في منهم الأربعة و في منهم الخمسة و في
منهم الستة و في منهم الستة و في منهم السبعة هي
هتاخد الأفضل ما بين ال children فانتقالها من ال
node إلى ال node يفترض بيعطيها سؤوة في جودة ال
node تنتقل من ال node الأسوأ إلى الأحسنفهنا ال
objective function اللي نفسط بيها انه ال objective
function هي ال function بتاعة التقييم لل node
فيفترض انه احنا كل ما تقدمت عملية ال search و فحصت
المزيد من ال nodes كل node تبقى افضل من اللي
جابلها يبقى احنا ياشهر بنصعد صعودا في جودة ال
nodes الهدف تبعنا انه اصل ال node الأفضل ال node
الأفضل من ناحية ايشمن ناحية ال objective من ناحية
التقييم يعني إيش من ناحية التقييم من ناحية قربها
من الهدف صح ولا لأنه إحنا التقييم عندنا المقصود
بيه إيش جداش هذه ال note بتقربني إلى الهدف فكل ما
كانت تقييم عالي .. عالي أنا مقصود مش بالقيمة عالية
يعني من ناحية الجوة .. أجوة ممكن يكون اللي أقل هو
اللي أفضل تمام فجودة ال note جودة ال note يعني
جداش بتقربني إلى الهدففانتقال ال algorithm من node
إلى اللي بعدها إلى اللي بعدها بغض النظر هي تتقل في
أي اتجاه المهم هي تنتقل من node إلى node انتقالها
من node إلى node يفترض أنه يعطيني جودة في التقييم
ال node اللي بنتقل إليها أفضل من السابق واضح هذا
الكلام لكن هذا الكلام مش دائما مضمون يعني ممكن تصل
ال algorithm إلى node ويبقى كل ال options المتاحة
إلها المتفرعة منها
زيها بالظبط يعني هي بتبقى خمسة و كل ال notes
المتفارعة منها تقيمهم خمسة أصبح ايش؟ أصبح هي الآن
في موضوع محلك سر محلك سر ايش يعني؟ يعني لو أخدت
هذا ولا هذا ولا هذا ولا هذا ولا هذا مش هتفرق طب
إيش السبب في الحالة هذه؟في الحالة هذه ال algorithm
نفسها تجف by default بتجف لأنه الاستمراري تبعتها
ان طالما انه في مجال لتحسين للانتقال الى state
افضل بنستمر مافيش مجال يبقى ليش بنجف فهذا الآن
ومثله زي و برضه هذا الكلام ومثله هذا الكلام لأ
ناسف هذا الكلامهذا الكلام معناته انت لو وقفت على
نقطة اللي حواليك او على نوت اللي حواليها او اللي
متفرع منها اما مثلها او
اسوأ لسه منها صح ولا لأ اذا انا واقف هنا اللي
جابلي اسوأ مني لان انا جاي منها و اللي بعدي اسوأ
يبقى فات فاهمة اللي هاد الحالة و فاهمة اللي هاد
الحالة و فاهمة اللي هاد الحالة اللي انا عايشه
يفترض ال algorithm تجفهدول الحالات بيسميهم local
minima أو local maxima عسب أنك بتبحث عن الأقل ولا
بتبحث عن الأعلى local أما ال global اللي هو ال
goal تبعك اللي هو الأفضل على الإطلاق ناشي اللي هو
أعلى واحد هذا الكلام انت ممكن ماتصلوش ال algorithm
ممكن تجف هنا تجف هنا و ت .. و ت .. و ت .. و ت .. و
ت .. و ت .. و ت .. و ت .. و ت .. و ت .. و ت .. و ت
.. و ت .. و ت .. و ت .. و ت .. و ت .. و ت .. و ت
.. و ت .. و تلماذا تضرب stop؟ لأنه مافي خيار
أفضل اللي جابلها أسوأ و اللي قدام كلهم مساوين
الجماعة بتجدد و هنا كذلك و هنا كذلك إذا هي هنا
تستمر في الصعود إذا هي هنا تستمر في الصعود فهذا
الكلام الآنالوضع هذا نسميه shoulder و الوضع هذا
نسميه plateau ايش الفرق ما بين ال shoulder و ال
plateau ان ال plateau من جبله و من بعده أسوأ ال
shoulder من جبله أسوأ لكن من بعده ممكن فيه أمل
نصعد ل maximum فانا في ال plateau او ال flat local
minimum لو استمرت
مافيش فايد اطلاقا يعني لو قلت انا مثلا ال
algorithm خليني اسمح لها انها تمشي ماشي تاخد هذا
هذه خمسة و ال node اللي بعدها خمسة ماشي الحالة و
ربما الخمسة هي اللي بتفرع منها كمان خمسات تمام
تستمر تسمح لها تستمر في الانتقال على الضغط من انه
مافيش تحسن معناه دالك احنا بنتوجه على الخط الأفقي
صح؟
هذا الخط يمثل ال notes في مقابل جودة ال notes انا
جاهز باستمر و هنا الجودة بتطلع معايا بس هنا انا
باستمر لكن الجودة ثابتة مظبوط و هنا كذلك انا
بعبرلك على هذا الكلام من فضل انه ال noteفحصة node
و ال node ده كانت خمسة و ال children اللي متفرعة
منها أضابط خمسة و اللي متفرعة منها خمسة خمسة و دلت
تنتقل من خمسة إلى خمسة على الرقم لإنه مافيه فرق
لكن جدام ربنا تحت تحت تحت بعد كده level أجت واحدة
خمسة و اتفرع منها إشي أفضل من الخمسة كل سبعة أو
عشرة وجهتها بتكون إيش طلعت من ال shoulderو قاعدة
بتاعش بتزيد في ال efficiency هذا مثال توضيحي فقط
لتعني ال morphine algorithm هذا algorithm بس لو
تطلع بس لو نزلت تتوقع تتوقع احنا ببساطة شديدة ال
hill climbing algorithm زي ما قلت انا انها تستمر
لحد اما تلاقي ال goal او يبقى مافيش داعي للاستمرار
ايش يعني مافيش داعي للاستمرار يعني اناواجف على
node ال node هذه قيمتها كذا وكل اللي متفرع منها
زيها أو أسوأ يبقى ليش .. يبقى كيف ده انتقل قالية
حركتها الوحيدة انه انتقل الى الأفضل ال hill
climbing اسم ال hill climbing يعني تساقط اه فانا
كنت على مستمرةبطلع حوليا وين في حجر اطلع عليه انا
بتسلق في تلة او في جبل وين في صخرة او حجر اطلع منه
لأعلى بخطي مالاقيتش لاجيت كل اللي حوليا نفس
المستوى او من هنا نزول و من هنا نزول يبقى بوقف هذه
قالية او ال strategy تبع حركة ال hill climbing
algorithm
بنقول أن قالية هذه فيها مشكلة لأنه ممكن و هي تصعد
تصعد تصعد تنتقل من node إلى node و الانتقال هذا
يبقى فيه صعود أو تحسن في جودة ال nodes إلى أن تصل
إلى node ال node هذه بتدخلها على خيارات الخيارات
كلها أما أسوأ أو مساوية يبقى تبقى اوتوماتيكية لل
algorithm هتجف هتجف بدون ما تكون لاجت ال goal وهذا
إيش معناته مشبلغة الخصائص مش إيش إذا وقفت و من غير
ما تلاقي ال goal مش complete بالظبط مش complete و
عدم ال completeness هي رجايم إما إما تجه تهلك في
shoulder أو تهلك في plateau أو تهلك في maximum
ماتبجعش هي ال global ماتبجعش هي ال global
هذا ببساطة اللي هو قليل عمل في ال climbing من
ناحية algorithm ك algorithm خطواتها طب
احنا لما خدنا ال best strategy لما كانت تصل لنقطة
بيكون عندها تفرق تبحر في عندها ال J of H متساوية
كانت تختار عملي جدا هدفها في ال A starطب هنا اسمها
local، local يعني انطق النظر تبحق قصير، تتطلع بس
على، عشان، على الدائرة المباشرة المحيطة يبقى، يعني
ال node اللي أنا واقف عليها و ال children اللي
بتفرها مني، تمام؟ ما بتقدر تشوف أبعد من هيك، اللي
تستكشف إن والله ورا ال plateau هذا، ورا ال plateau
هذا، ممكن يكون في node أفضل، فانا أستمر
القليل من العمل هو أننا نقف على ال node لل current
ثم نقف على ال loop ثم نقف على ال neighbors ثم نقف
على ال neighbors ثم نقف على ال neighbors ثم نقف
على ال neighbors ثم نقفالـ highest value و بنتقل
إليها إذا ال value هذا إذا ال number هذا أقل
من ال current أقل من ال current إذا هو أعلى واحد
فيهم يعني أنا هنا مثلا سبعة و أعلى واحد فيهم كان
خمسة إيش معنى ذلك يعني أعلى واحد فيالخيارات
المتاحة اللي لسه أقل مني يبقى في
إيش تمام؟ ال algorithm مش تمام؟ الروح بيختار نفسها
ليش بيختارها إذا كانت أسوأ من اللي أنا و عارف
عليه؟ هو تقييم مش معناته أعلى، ان هو أقل، بيختار
لأقل اللي بيجربنا إذا ال value تبع ال neighbors
أنا اخترت أن أطلعك على ال neighbors و أختارت أفضل
واحد فيهمو كان أفضل واحد فيهم أقل مني أنا هنا سبعة
بطلع
خلاص بنهي مافيش مجال أتحرك بنهي و بقول ان ال ..
اللي لا ناجيته هو ال current هذا ال current هذا هو
goal ولا مش goal ال algorithm مابخسهاش لأنه هي
مابتقدرش تعمل أكتر من ايه صح؟ وإلا إذا مش أجل يبقى
إماأقل أو يساوي يا ناسي إذا أقل أو يساوي احتجازك
إذا أحسن ال neighbor هذا اللي أحسن افترض ان انا
سبعة و الأحسن كانت تسعة ال neighbor هذا اللي تسعة
هو اللي بصير current و بستمر بستمر في اللوبي ماشي
بخرج من اللوبي إذا كان أفضل واحد في المتاحين أقل
أو يساوي من اللي ..من ال current طبعا هذا
الكلام فيه عليه عيوب أو عيبه الأساسي اللي هو ال
local minima هل تفكر ان هذول ايش local minima هي
ال algorithm هتخرج اذا وصلت لها لنغارة هتخرج بس
بدون ما تكون وصلت لمن لل global minima او لل
global maximumفاحنا الآن بنتطلع على variants أو
بدائل أو تغييرات في ال hill climbing algorithm
اللي تخليها ربما تخرج من هذه المطابات أو من هذه ال
local minima بس بالأول بنتطلع على المثال هذا اللي
هو ال eight queens اللغة بهذه اذا حدا مرت عليه و
اتخيلها هذا المثال و احنا بنحكي كمان شويةإن انت
هنا في اللعبة هذه الهدف طبعا اللعبة هذه ممكن تبقى
eight وممكن تبقى four بمعنى ان اللوحة تكون اربع
اربع فاربع فقط او
تمانية في تمانية او ماعليه دالي الهدف في اللعبة
هذه ان انا انحط ال queens هذه بحيث انه مايبقاش في
two او more queens مشتركين في افقي او عمودي او
دلوقتييعني مثلا هنا هدولة ماشيين على او قاعدين على
نفس الأفق صح وهذا مرفوض لازم تتحرك تنتين و يعني
هذا مثلا ينجلق هنا وهذا ينجلق في مكان تاني بحسب
انه مايضالش على هذا الخط الا واحد كذلك الحالة في
الأعمدة هنا في الأعمدة مافيش شي صح انما في الأسطر
و بعدين في الدابرة هذا الدابرة المرفوض ماشيهذا
عبارة عن أياش solution صح هي على الأعمدة مافيش إلا
واحدة وعلى القصد ومافيش إلا واحدة وعلى ال diagonal
مافيش .. يعني ال diagonal فيه نعم لو تتخيلها 9 في
9 مظبوطش تخليها 9 في 9 مافينا 9 في 9 اه انت تخليها
9 في 9 اه عدد اللي هذا عدد ال queens يساوي ال
dimensions يساوي ال dimensions فانت ممكن تبقى 4 في
4 تبقى 8 في 8 7 في 7المهم الهدف انه ال system لو
بدك تعطيله ال system يساوي هذا الكلام مبدأيا هو
هبرمى queens randomly بس بحيث ان كل queen تيجي في
عمض لحان عشان يضمن ان مافيش شيء بس بعد كهل اللي
رماهم في الأعمد المختلفة صدف انه في مشتركين في صدر
واحد اللي لأ بده يفحص
طبعا في عندنا هنا في الحالة هذه في عندنا إشكالي
اللي هو أن هاي مثلا أربعة مشتركين في دررنا و هاي
تلاتة مشتركين في دررنا و هاي اتنين مشتركين في
دررنا ماشي الان ال system أمامه أنه يحرك هذا state
ينتقل منها إلى state أخرى فكل state كل state أخرى
ممكن اللي يعملها تنتج عن تنتجت حركة إحدى ال quiz
إما إلى مكان واحد من هذه الأماكنفي الأعمدة يعني
الكوين هذه ممكن تتقل هنا او هنا او هنا او هنا او
هنا او هنا او هنا او هنا صح؟ صح هذا one هي الكوين
هذه لحدها الكوين هذه امامها برضه كذلك هال هذا
العدد من ال options لأن الأقام هذه هي عمليا
التقييم تبع ال move لو هى انتقلت هنا الخمساش هذا
بيقولى اكم conflict هيحصي تمام؟ اذا انا نجرتالكوين
من هنا لهنا واحد جداش هو الآن عدد ال conflicts في
هذه الحالة واحد هاي conflict اتنين تلاتة هاي تلاتة
في ال conflicts صح وهاي كمان two conflicts تعاوضين
خمسة هاي خمسة و بعدين أيش كمان هاي ستة و بعدين
اربعة مصبوط هدول اربعة و اين كمان هاي كمان اتنين و
هاي كمان اتنين و هاي كمانففي هذه في المجموعة في
تقريبا أظن في هذه اللوحة سبعتاشر conflict المهم
أنه لو انتقلت من هنا إلى هنا العدد ال conflicts
هيصير خمستاشر لماذا؟ لأن هيته هذا هيروح هذا ال
conflict تيجي هذا بداله صح؟ لو انتقلت إلى هنا
هيروح هذا ال conflict وهذا هصير مش في conflict
فهيجيله هصير أربعتاشر لو انتقلت إلى هنا برضه
اربعتاشر لو انتقلت إلى هنا هصير تمطعش لأنه راح
conflict و أجي بدالهخمسة conflicts، مظبوط؟
فالأرقام هذه عدد ال conflicts إحنا الآن بدنا عدد
ال conflicts يزيد ولا يجل؟ يجل يصبح إلى zero ال
goal تبعنا هو state أن نصل إلى state عدد ال
conflicts فيها صفر يعني أنا ببحث عن local minima،
مظبوط؟ local minima ال optimization مقصود بإيما
أصولي إلى ال global maximum أو ال global minimum،
مظبوط؟ هي ال optimizationفاحنا الأن في اللعبة هذه
ال system هييجي يبدأ في لوحة عشوائية و بعدين ايش
يفرع منها كل possible moves فمن possible moves عسب
عدد اللعبة إذا أما تسعة كل واحدة إلها تمانية
خيارات و هم تسعة queens تسعة في تمانيةده معناه عدد
من ال children بده يقيم كل واحد من ال children في
هذه الهي انا objective function او evaluation
function او fitness function سميها ايش ما بدك
fitness objective
evaluation
function
هتاخد ال state و بتقول ليالـ state هذه جداش قيمتها
جداش عدد ال conflicts اللي فيها الـ state التاني
لو أنا نجلت هذا هنا جداش بطلع مظبوط هذا المنظر دمش
كل ال states في لوحة واحدة ومعطيني الأقصى انت بقى
واضح فالان ال algorithm بنهاشي ال hill climbing
algorithm تفرض هذا الفضاء الاحتمالاتو تقيمه و
تنتقل إلى ال state اللي أفضل ثم منها إلى الأفضل ثم
منها إلى الأفضل الأفضل يعني هبوطا إلى ال zero
conflict تمام فهذا الآن انت ممكن تتخيل ال hill
climbing algorithm كيف ممكن تشغل على ال problem
هذه طيب الآن احنا بقول ان عيش مشكلة ال hill
climbing algorithm اللي هي انك تصل إلى state كل
المتفرع منها أسوأ منها أسوأ أو يساويالان ايش
المخارج الممكنة من هذا الامر ال variance هنا اللي
هو انه احنا نعمل تعديلات على ال algorithm بحيث
انها ربما تخرج منه ال stochastic hill climbing انه
احنا لما تصل الى minima اه ال local minima مش تخرج
ايه شو تروح تسويتاخد حلول محددة اي واحد من اللي
حواليها و تقفز اليه بغض النظر بغض النظر ان هو أسوأ
او لا تمام هذا خروجا من ال .. من ال local minima
لأن اذا انا وقفت على ال state ال state هذه كل اللي
حواليها أسوأ منها و هي مش goal تمام ماليش مخرج الا
ان اغمض عليا و انط نطةعلى أي .. أقفز قفزة على أي
location أخر ربما هذه ال location ألاقي حوالين منه
steps درجات تدرجني لفوق باسم أختار أفضل الأسوأأفضل
أسوأ مانا برضه أفضل أسوأ هذا ما هو كونه هو أفضل
أسوأ هذا لا يعني أنه مؤدي إلى الأفضل يعني أنا
مابعرفش ما ممكن أفضل أسوأ أفضل أسوأ زي اللي أنا
واقف عليها يبقى برضه اللي حواليه كلهم يعني مافي ..
مافي أفضلية أن هو أفضل أسوأ ولا أسوأ أسوأ كلهم
بالآخر بالنسبة إيه ديالأمر blind بالنسبالي ضبابي
مش عارف ايوة فال stochastic هنا probabilistic
probability باخد عشوائي ان انا على ال probability
باخد عشوائي اي واحد تمام ال first
choice hill climbing انه انا اضلني اجرب في اللي
حوليالحد ما انا اخد اول
افضل واحد لحد
ما انا اخد اول افضل واحد لحد ما انا اخد اول افضل
واحدfirst choice بمعنى أنه أفضل أخدهم عشوائيا ده
هتتملأجي واحد أفضل من اللي معاه التالت
الخيار التالت أنه أنا أبدأ بداية جديدة تماما
random restart احنا بيكون بدأنا من random state
اللي هي start state ومشينا وصلنا لل local minima
وقفنا مش عارفين نكمل خلاص بنسي هذي و ببدأ بداية
جديدة بداية جديدة ب start state عشوائية جديدة
تمام
فاحنا الآن عملياصار عندنا فكرة عن ال hill climbing
وصار عندنا فكرة عن اللي هو البدائل المطوحة لإخراج
ال algorithm من ورطلة اللي هو ال local minima تلت
بدائل هدولة اما ال stochastic hill climbing يعني
ان اخد random حتى لو كان سيئالأولى هي ان انا
بالاصل لما بانتقل بجرب باطلع على الاطفال واحد واحد
و باخد الأفضل random و الخيار التالت انه اذا لما
ال algorithm تجع في local minima اللي هو انه state
مش goal و كل اللي حوالها أسوأ منها بعمل restart
لكل ال algorithm من جديد و ببدأ ب random
الان احنا في معانا دوبك خمس دقايق نبدأ فيهم و نحكي
فيهم على algorithm اخرى all together مختلفة اللي
هي simulated learning
بيظل معانا وجدت بنكمل بنحكي في الـ Local Beam
Algorithm ال simulated annealing مبساطة شديدة ان
احنا فيها خصائص بعض خصائص ال hair climbing ان احنا
بالاصل بنعمل random selection لواحد من ال
successors
وبذاك الجلوب هذه Randomly select successor of
current هاي ال current ويلها عدة successors نختار
واحدة منهم at random ونسميه هو next ال next هذا
بنشوف
هل هو أحسن و لا أسوأ من هذا عشوائي نحن اختارناه
نشوف هو أحسن و لا أسوأ المفروض إذا هو أسوأ أنا
ماتطلعش عليهالمفروض بس أخده إذا هو أفضل دلتا
E هذه هي عبارة عن الفرق ما بين ال next و ما بين ال
current next نقص current إذا next أكبر من current
تتجه دلتا E هذه موجة بأكبر من ال zero ففي هذه
الحالة إذا دلتا E أكبر من zero على طول بخل ال next
هو ال current بنتقل إليهطيب إذا مش أقل المفروض
أقنشه لأ بقنشوش ممكن أخليه هو ال current بناء على
probability probability احتمالي تمام ال E to delta
ال
exponential مرفوعة ل delta E اللي هو الفرق على T T
هنا capital هي عبارة عنقيمة بتبدأ وبتتناقص تبدأ
عالية وبتتناقص مع
الزمن او مع ال iterations يعني في ال iteration
الأولى تبقى T عالية اللي بعدها .. اللي بعدها ..
اللي بعدها .. T بتتناقص واضح ال plot هذا ال plot
هو يوثل اللي قلتلكم بين T كمتل وبين I هنا Iش ال
iterations
تسمول تسمول تسمول تسمول تسمول
تسمول تسمول تسمول تسمول تسمول تسمول تسمول تسمول
تسمول تسمول تسمول تسمول
تسمول تسممبدأ يكبر صح لما T تتناقص كلما كبر ال E
هذا او
كل ال function ال exponential function لما انا
برفعها أس كلما بكبر الأس هذا بيصغر تمام فايش بيصير
ال probability بتجللـ probability مع الزمن مع عدد
ال iterations بيبدأ هذا النقطة ينخفض فإذا انخفضت
ال probability بيصير الاحتمال ان انا اخدها على
الرغم من انها سيئة بيصير اضعف انما في أول ال
algorithm في أول ال iterations تجاوزت جدا ان انا
ممكن اخد ال neighbor انتقل
اليها على الرغم من انها عايش سيئةOkay احنا ليش
بنقول هذا ال condition هذا انا بدي اخد ال neighbor
على الرغم من انها سيئة على الرغم من انه اقل من
اللي انا واجه عليه هذا الأمر راجع لاحتمالية و
الاحتمالية بتتنقص مع الزمن بتبقى عالية في بداية ال
iterations و بتنخفض مع الزمن يبقى انا في بداية ال
algorithm ممكن و انا هنا مثلا start انا قيمتها 7
وعندى اخد random child اللى هو مين ال next وعشان
اطلع عن ال next انا جيه خمسة تمام المفروض مانتقلش
اليه لكن انا لانى لسه في بداية الشغل وفي بداية
الشغل ال T كبيرة كبيرة فهذا المقام كبير وبالتالي
المقدار هذا صغير وبالتالي هذا بيبقى عالى ال
exponential عالى فممكن يبقى للمحتمالية 90%تمام
فاتم هذا الإجراء اللي هو أنت في ال اليل لكن جدّام
الاحتمالية تبقى ضعفة تصير ال 9% ممكن تصل ل 10% أو
5% واضح فهذا ال simulated annealing بيسمح
بالانتقال إلى نود سيئة تمام أنه أنا مانديش أستمر
في الصعود ممكن أصعد أصعد و بعد ذلك أنزل هذا الصعود
و النزوليحسن أداء ال algorithm في الوصول إلى ال
global maximum فكله بيتمد على هذا المقدار اللي
بيتمد على الزمن هذا ال schedule هو فاكر فيها كإنها
عبارة عن array ال array هذه فيها أرقام الأرقام هذه
بتتناقص95 كانت تتنقص فانا على iteration T بتساوي
one هاخد رقم كبير على T هي هنا هي T هي T
وهي schedule of T T صغيرة بياخد رقم كبير T كل ما
تكبر T small بيصغر منالـ Schedule الـ Value تبعها
طبعا هنا التناقص ممكن يبقى خطي و ممكن يبقى التناقص
برضه كمان عاشر curve مش ضروري يبقى خطي المهم انت
تخيله عبارة عن قيم تتناقص و تناقصها بيضعف
الاحتمالية صح الاحتمالية ان انا اخد note اسوأ من
اللي انا فيهاالمفروض ان انا مااخدش بس هذا وارد و
احتماليته بتتناقص في الأول بتبقى عالية في مدينة
الشغل و بتتناقص جدا تمام؟ بنكمل المحاضرة الجاية و
بنحكي في ال local beam search