Do you want to publish a course? Click here

Graph - Depth first search

تطبيقات على البيان - البحث في العمق أولا

3075   0   150   0 ( 0 )
 Publication date 2016
and research's language is العربية
 Created by Zein Shaheen




Ask ChatGPT about the research

No English abstract


Artificial intelligence review:
Research summary
تتناول هذه الورقة البحثية موضوع البحث العميق أولاً (DFS) وتصنيف الحواف والترتيب الطوبولوجي في الرسومات البيانية. يشرح المؤلف، المهندس زين شاهين، كيفية استخدام DFS لاستكشاف الرسومات البيانية، بدءًا من قمة معينة والانتقال إلى القمم المجاورة حتى يتم استكشاف جميع القمم. يتم توضيح ذلك من خلال أمثلة متعددة ورسومات توضيحية. كما يتناول المؤلف تصنيف الحواف إلى حواف شجرية، حواف خلفية، حواف أمامية، وحواف متقاطعة، ويشرح كيفية تحديد كل نوع من هذه الحواف أثناء تنفيذ DFS. بالإضافة إلى ذلك، يتم شرح كيفية استخدام DFS لإجراء الترتيب الطوبولوجي للرسومات البيانية الموجهة غير الدورية (DAG)، حيث يتم ترتيب القمم بحيث إذا كان هناك مسار من القمة u إلى القمة v، فإن u يتم ترتيبها قبل v. تشمل الورقة أيضًا مناقشة حول تأثير إضافة القمم أو الحواف على زمن تنفيذ DFS وتعقيداته الزمنية باستخدام قوائم الجوار والمصفوفات المجاورة.
Critical review
دراسة نقدية: تقدم الورقة شرحًا شاملًا ومفصلًا لموضوع البحث العميق أولاً (DFS) وتصنيف الحواف والترتيب الطوبولوجي، مما يجعلها مرجعًا قيمًا للطلاب والباحثين في مجال علوم الحاسوب. ومع ذلك، يمكن تحسين الورقة من خلال تضمين المزيد من الأمثلة العملية والتطبيقات الواقعية لاستخدامات DFS في مجالات مختلفة مثل الشبكات الاجتماعية وتحليل البيانات الكبيرة. كما أن الورقة تفتقر إلى مناقشة بعض القيود والتحديات التي قد تواجه تنفيذ DFS في الرسومات البيانية الكبيرة والمعقدة. إضافة قسم يتناول هذه التحديات وكيفية التغلب عليها يمكن أن يعزز من قيمة الورقة.
Questions related to the research
  1. ما هو البحث العميق أولاً (DFS)؟

    البحث العميق أولاً (DFS) هو خوارزمية تستخدم لاستكشاف الرسومات البيانية بدءًا من قمة معينة والانتقال إلى القمم المجاورة حتى يتم استكشاف جميع القمم. يتم ذلك عن طريق الانتقال إلى أعمق مستوى ممكن قبل العودة للخلف واستكشاف المسارات الأخرى.

  2. ما هي أنواع الحواف التي يتم تصنيفها أثناء تنفيذ DFS؟

    أثناء تنفيذ DFS، يتم تصنيف الحواف إلى أربعة أنواع: حواف شجرية، حواف خلفية، حواف أمامية، وحواف متقاطعة. يتم تحديد نوع الحافة بناءً على حالة القمم المتصلة بها أثناء تنفيذ الخوارزمية.

  3. كيف يتم استخدام DFS لإجراء الترتيب الطوبولوجي؟

    يتم استخدام DFS لإجراء الترتيب الطوبولوجي للرسومات البيانية الموجهة غير الدورية (DAG) عن طريق ترتيب القمم بحيث إذا كان هناك مسار من القمة u إلى القمة v، فإن u يتم ترتيبها قبل v. يتم ذلك عن طريق تتبع زمن الانتهاء لكل قمة وترتيب القمم بترتيب عكسي لزمن الانتهاء.

  4. ما هو تأثير إضافة القمم أو الحواف على زمن تنفيذ DFS؟

    إضافة القمم أو الحواف يمكن أن تؤثر على زمن تنفيذ DFS. في حالة استخدام قوائم الجوار، يكون تعقيد الزمن O(n+m)، حيث n هو عدد القمم وm هو عدد الحواف. في حالة استخدام المصفوفات المجاورة، يكون تعقيد الزمن O(n^2).


References used
No references
rate research

Read More

بحث في نظرية البيان يحتوي الفصل الاول على أساسيات ومبادئ برمجية لبرمجة خوارزميات البيان و تمثيل البيان برمجيا , و يحتوي الفصل الثاني على شرح لطرق عبور البيان باستخدام خوارزميات البحث في العرض و البحث في العمق , فيما يعرض الفصل الثالث خوارزميات أساسية في البيان , مثل خوارزمية الترتيب الطوبولوجي و خوارزميات أقصر طريق دايكسترا Dijekstra و floyd warshall , التعامل مع الحالات التي يحتوي البيان فيها وصلات تكلفة سالبة و البيان الخالي من الدورات Acyclic .
Probing neural models for the ability to perform downstream tasks using their activation patterns is often used to localize what parts of the network specialize in performing what tasks. However, little work addressed potential mediating factors in s uch comparisons. As a test-case mediating factor, we consider the prediction's context length, namely the length of the span whose processing is minimally required to perform the prediction. We show that not controlling for context length may lead to contradictory conclusions as to the localization patterns of the network, depending on the distribution of the probing dataset. Indeed, when probing BERT with seven tasks, we find that it is possible to get 196 different rankings between them when manipulating the distribution of context lengths in the probing dataset. We conclude by presenting best practices for conducting such comparisons in the future.
In this research, we are studying the possibility of contribution in solving the Vehicle Routing Problem with Time Windows(VRPTW),that is one of the optimization problems of the NP-hard type. Moreover, Hybrid algorithm (HA) provided that integrate s between Tabu Search Algorithm and Guided Local Search algorithm And existence 2- Opt Local Search, based on the savings algorithm in terms of continued of a particular objective to provide a lot of savings. As we will compare the presented approach with standard tests to demonstrate the efficiency, and their impact on the quality of the solution in terms of speed of convergence and the ability to find better solutions.
comments
Fetching comments Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا