تجريبية (خوارزميات)
يستخدم مصطلح التجريبية في مجال تكنولوجيا المعلومات والذكاء الصنعي والاستمثال الرياضي (أي الطرق الرياضية في إيجاد الحلول الأمثلية للمسائل), التجريبية تعتبر طريقة مساعدة في حل المسائل عندما نكون الطرق التقليدية بطيئة ,أو لإيجاد حلول تقريبية عندما تفشل الطرق التقليدية في إيجاد حل محدد.
يتم تحقيق ما سبق مع الأخذ بعين الاعتبار أننا بذلك نتخلى عن فكرة الوصول إلى الحل الأمثل بل نحن بذلك نسعى للوصول إلى حل مقبول و بوقت معقول كما نتخلى عن السلامة (soundness) و .
الهدف من التجريبية هو الحصول على حل ضمن وقت منطقي بحيث يكون جيداً بما فيه الكفاية ويبسط حل المسألة لتصبح قابلة للحل بالورقة و القلم .
هذا الحل قد لا يكون الامثل بين جميع الحلول الممكنة للمسألة المطروحة او قد يكون تقريباً للحل الأمثل لكنه يبقى حلاً ذو قيمة لاننا اوجدناه ضمن وقت قصير .
يمكن ان نجد حلاً باستخدام التجريبية وحدها او يمكن استخدام التجريبية بالاضافة إلى خوارزميات استمثال لتحسين فاعلية التجريبية في الحصول على الحل اي يمكن استخدام التجريبية للحصول على حلول ابتدائية تستخدمها خوارزميات الاستمثال .
النتائج التي تم الحصول عليها من مسائل علم الحواسيب التي تندرج تحت نوعمسائل NP صعبة تؤكدأن التجريبية هي الخيار الوحيد الذي ستكتب له الحياة والتطبيق على هذا الكلام موجود بتنوع في الحياة العملية.
عندما نقف أمام مسألة و نريد أن نعرف إن كان استخدام التجريبيات سيفيد أما لا يجب أن ننظر إلى ماذا سنخسر مقابل ماذا سنربح عند استخدام التجريبية وهذه المقايضات هي :
في بغض الحالات من الصعب جداً معرفة إن كان استخدام التجريبية جيد بما فيه الكفاية حيث أن القسم النظري أثبت أن التجريبية ليست دقيقة.
أحد طرق الحصول على أداء حاسوبي أفضل في حل المشاكل هو حل المشكلة عن طريق حل مشكلة أسهل منها يكون حلها هو أيضاً حل للمشكلة الابتدائية.
إن هذا النوع من التجريبيات غير قادرة على إيجاد كافة الحلول للمشكلة الأساسية لكن يمكنها أن تجد حلاً بسرعة و ذلك لسهولة حل المسألة الأبسط التي تشبه المسألة الأساسية
مثال عن إيجاد حل تقريبي لحل مسألةالبائع الجوال تم طرحه من قبل جون بينتلي و هو عبارة عن ايجاد الترتيب الملائم للتجوال بين المدن كمالو أننا أردنا رسم الخارطة باستخدام طابعة pen plotter.
مسألة البائع الجوال تعتبر من نوع المسائل ذات الصعوبة مسألة كثيرة حدود غير قطعية كاملة لذلك أيجاد حل أمثل لهذا النوع من المسائل حتى لو كانت على حجم صغير هو شيء صعب.
يمكن استخدام الخوارزمية الطموحة لإيجاد حل لكنه لن يكون الحل الأمثل بل هو تقريب للحل الأمثل ضمن وقت منطقي . حيث أن التجريبية في الخوارزمية الطموحة تعتمد على اختيار الطريق الأفضل في الخطوة التالية في كلل مرحلة . التجريبية هذه تعطي حلاً جيداً بما فيه الكفاية لكن الدراسة النظرية تبرهن على وجود حل أفضل.
مثال آخر على استخدام التجريبية لجعل الوصول إلى الحل أسرع هو في مثال البحث. بدايةً, التجريبية تقوم بتجريب كل الاحتمالات الممكنة في كل خطوة لكنها قادرة على إيقاف عملية البحث في أي لحظة إذا كانت الاحتمالية التي وصلت إليها أسوأ من الحل الأفضل . في المثال المشابهة تستخدم التجريبية لإيجاد الحلول الأفضل أولاً. مثال ( تقليم من نوع ألفا بيتا )
خلال حفل استلامهما لجائزة تورينغ ناقش العالمان آلن نويل وهربرت سايمون فرضية تجريبية البحث : باستخدام نظام معالجة الرموز سيتم توليد و تعديل الرموز المعروفة حتى تكون البنى المنشأة مطابقة لبنية الحل.( يشار إلى أن نظام معالجة الرموز المذكور هو من إنشاء العالمين وهو تعد آلية عمله جزءاً من فلسفة الذكاء الصنعي).
كل دورة تعاقبية من مراحل العمل تعتمد على الخطوة السابقة لها بالتالي تجريبية البحث تتعلم السب التي يجب اتباعها و السبل التي يجب الابتعاد عنها و ذلك من خلال حساب بعد الدور الحالي عن الحل بعض الاحتماليات لن يتم حسابها أبداً إذ أنها بعيداً جداً عن الهدف المرجوّ.
تستطيع التجريبية إتمام المهمة الخاصة بها من خلال أشجار البحث .
لسنا بحاجة إلى توليد كل العقد في شجرة البحث حيث أن التجريبية تختار العقد التي نحتاجها في البحث عن حل فقط .
العديد من برامج البحث عن التطبيقات الخبيثة كالفيروسات تستخدم تجريبيات في البحث .
هذا النوع من البحث يتعمد البحث عن أجزاء من برامج معينة تدعى (block of code) أو طابع مميز لنوع معين من أنواع البرمجيات الخبيثة .
عند إيجاد تطابق بين الخواص التي نبحث عنها و جزء من مكونات ملف معين أو مهمة معينة يتم تنفيذها عندها يرسل البرنامج المضاد رسالة بوجود تطبيق غير آمن.
أهم خاصية للتجريبيات المبنية على السلوك هو أنها تسطيع التعامل مع فيروسات مبنية بشكل عشوائي عالي و بطريقة تدعى (polymorphic ) حيث أن الفيروسات المبينة بهذا الأسلوب تغير بنيتها البرمجية بشكل مستمر علماً أن الخوارزمية تبقيى ذاتها.
إن استخدام نجريبية معينة في مجالات متعددة فقط لأنه بدا أنها تعمل في مجال معين دون البرهان الرياضي على مدى فاعليتها على متطلبات المسألة يجعل الحلول الناتجة عن هذا الاستخدام الخاطئ قريبة من الضجيج