ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تطبيقات على البيان - البحث في العمق أولا

Graph - Depth first search

3110   0   150   0 ( 0 )
 نشر من قبل جامعة تشرين محاضرة
 تاريخ النشر 2016
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Zein Shaheen




اسأل ChatGPT حول البحث

ﻻ يوجد ملخص باللغة العربية


ملخص البحث
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.
قراءة نقدية
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.
أسئلة حول البحث
  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).


المراجع المستخدمة
ﻻ يوجد مراجع
قيم البحث

اقرأ أيضاً

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 .
غالبا ما يستخدم النماذج العصبية لتحقيق القدرة على أداء مهام المصب باستخدام أنماط التنشيط الخاصة بهم غالبا ما تستخدم أجزاء الشبكة المتخصصة في أداء المهام.ومع ذلك، فإن القليل من العمل موجه عوامل الوساطة المحتملة في هذه المقارنات.كعامل توسط في حالة الاخ تبار، ننظر إلى طول سياق التنبؤ، أي طول الفترة التي تكون معالجتها مطلوبة في الحد الأدنى لأداء التنبؤ.نظرا لأن عدم السيطرة على طول السياق قد يؤدي إلى استنتاجات متناقضة فيما يتعلق بأنماط التوطين للشبكة، اعتمادا على توزيع بيانات التحقيق.في الواقع، عند التحقيق في بيرت مع سبع مهام، نجد أنه من الممكن الحصول على 196 تصنيفا مختلفا بينهما عند التعامل مع توزيع أطوال السياق في مجموعة بيانات التحقيق.نستنتج عن طريق تقديم أفضل الممارسات لإجراء هذه المقارنات في المستقبل.
ندرس في هذا البحث إمكانية المساهمة في حل مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) التي هي واحدة من مشاكل الأمثلية من النوع NP-Hard. نقدم خوارزمية هجينة تعتمد على مبدأ التكامل بين خوارزمية البحث المحلي الم وجه و خوارزمية البحث المحظور و وجود البحث المحلي 2- Opt ، و المستند على خوارزمية التوفير المرتبطة بتابع هدف معين لتوفير الكثير من المدخرات ، و كما سنقارن الحل الناتج عن هذا النهج الهجين و المطور مع نتائج تجارب قياسية لخوارزميات هجينة لاختبار فعالية هذه الخوارزمية المقدمة و تأثيرها على نوعية الحل من حيث سرعة التقارب و القدرة على إيجاد حلول أفضل .
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا