19-mavzu. Bilimlar menejmentstrreplA

Uzunligi	Kengligi	Og’irligi
Holati
1	Uzun	Keng	Engil	55
2	Qisqa	Tor	Og’ir	49
3	Uzun	Tor	Og’ir	36
4	Qisqa	O’rtacha	Engil	61
5	Uzun	O’rtacha	Juda engil	74
Xromosomalar populyatsiyasi		Xromosomalar shifrini ochish		Xromosomalarni baholash

Ushbu misol “xromosomlarning” dastlabki populyasiyasini tasvirlaydi, ularning har biri boshqa echimni ifodalaydi. Genetik algoritm dastlabki echimlarni aniqlashtirish uchun iterativ jarayonlardan foydalanadi.
Technologies dagi ketma ketlikni boshqarish dasturiy ta’minoti ishlab chiqarishning eng qulay modellarini vujudga keltirish uchun genetik algoritmlardan foydalanadi.

INTELLEKTUAL AGENTLAR

Intellektual texnologiyalar agenti kompaniyalarga katta hajmdagi ma’lumotlarni tushinib, ular orasidan muhimini topishga yordam beradi. Intellektual agentlar yagona foydalanuvchi, biznes-jarayonlar, yoki amaliy dasturiy ta’minot uchun aniq masalalarni bajarishda kishilarning aralushuvisiz ishlaydigan dasturiy dasturlarni ifodalaydi. Agent foydalanuvchi nomidan masalalarni accom¬plish yoki qarorlar qabul qilish uchun ichiga o‘rnatilgan bilimlar bazasidan foydalanadi, masalan, elektron pochtadagi maqbul bo‘lmagan habarlarni olib tashlash, uchrashuvlarni belgilash yoki Kaliforniyaga uchishda eng arzon variantini topish uchun bir biri bilan bog‘liq tarmoqlarda sayohat qilish.

Bugungi kunda amaliyot tizimlarida, amaliy dasturiy ta’minot tizimida, elektron pochta, mobil kompyuterlar va dasturiy ta’minot tizimlarida, tarmoq vositalarida intellektual agentning ko‘pgina ilovalari mavjud. Masalan, hujjatlarni formatlash yoki jadvallar tuzish, kabi turli masalalar qanday bajarilishini foydalanuvchilarga ko‘rsatish, foydalanuvchilar qachon yordamga muhtojligini oldindan sezish uchun Microsoft Office ichiga o‘rnatilgan imkoniyatlarga ega. 10-bobda intellektual agent bo‘lgan savdo xodimi iste’molchiga ular xoxlagan mahsulotlarni topishda, ularga narhlarni solishtirishda qanday yordam berish mumkinligi bayon qilingan.

Garchi intellektual agentlarning ayrimlari oddiy qoidalar to‘plamiga rioya qilish uchun dasturlangan bo‘lsada, boshqalari o‘z tajribasidan bilim olishga qodir. Siri, Apple OS IOS dan iPhone va Ipadga bo‘lgan amaliyot tizimidagi ilova bunga misol bo‘ladi. Siri intellektual shaxsiy yordamchi, u savollarga javob berish uchun, maslahatlar berish uchun, shuningdek amallarni bajarish uchun nutqni aniqlash texnologiyasidan foydalanadi. Dasturiy ta’minot foydalanuvchining shaxsiy afzalliklariga uzoq vaqt moslashadi va yaqin atrofda joylashgan restoranlarni qidirish, kinoga bilet sotib olish, yo‘nalish olish, uchrashuv rejalashtirish va habar yuborish kabi masalalarni hal etayotganda natijalarni jonlantiradi.

Siri tabiiy tilni tushinadi, hamda foydalanuvchi vazifalarni bajarishi uchun ko‘p sonli ma’lumotlarga muhtoj bo‘lsa, u foydalanuvchi nomidan savollar beradi. Siri foydalanuvchi moslamasidagi nuqtga oid ma’lumotlarni qayta ishlamaydi. Uning o‘rniga u uzoqlashgan server orqali topshiriqlar yuboradi, demak foydalanuvchilar Wi-Fi yoki 3G signaliga ulangan bo‘lishlari kerak.

Ko‘pgina murakkab hodisalar muxtor agentlar tizimi kabi modelleshtirilgan bo‘lishi mumkin, ular o‘zaro bog‘lanishning oddiy qoidalariga rioya etishadi. Agentlar bazasidagi modellashtirishning ilovalari iste’molchilar ahloqini, fond bozorlarini va etkazib berish ketma-ketligini modellashtirish hamda epidemiya tarqalishini oldindan aytish uchun ishlab chiqilgan edi.

Procter & Gamble (P & G), etkazib berish ketma ketligidagi turli a’zolari o‘rtasidagi muvofiqlikni yaxshilash maqsadida biznesni yuritish shartlaridagi o‘zgarishlarga javoban foydalanuvchi agentni modellashtirdi (11. 11-rasmga qarang). U yarim muxtor “agentlar” guruhiga o‘xshagan etkazib berishning murakkab ketma ketligini modellashtirdi, ular yuk avtomobillari, ishlab chiqarish quvvatlari, distribyuterlar va chakana do‘konlar kabi etkazib berish ketma ketligining alohida qismlarini ifodalaydi. Har bir agent hulqi qoidalarga rioya etishga dasturlashtirilgan, ular haqiqiy hulqga taqlid qilishadi, masalan, “tovar mavjud bo‘lmasa, tovarga buyurtma berish”. Agentlardan foydalanib modellashtirish kompaniyalarga tovar zaxiralari darajasi, omborxonada mavjud emasligi, shuningdek transport harajatlari yuzasidan taxlillarni amalga oshirishga imkon beradi.

Agentning intellektual modelidan foydalanib P & G bunday qarorga keldi, obnarujili, chto gruzoviki doljni chasto bit poslani pered tem, kak polnostyu zagrujeni. Xotya transportnie rasxodi budut vishe pri ispolzovanii chastichno zagrujennix gruzovix avtomobiley, modelirovanie pokazalo, chto roznichnie otsutstvie na sklade magazina budet proisxodit reje, takim obrazom, umenshaya kolichestvo poteryannix prodaj, kotoriy bil bi bolee chem kompensirovat bolee visokie zatrati na raspredelenie. Agent-orientirovannoe modelirovanie spaslo P & G $ 300 mln v god na investitsii v razmere menee 1 protsenta ot etoy summi.