محاضرات في مقياس Advanced Algorithms
Loading...
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
DOI
Abstract
تهدف المادة إلى تعليم الطالب كيفية تحليل الخوارزميات من حيث الزمن والذاكرة، وفهم المفاهيم الأساسية مثل التعقيد، التدوينات الحسابية O و Θ و Ω، وتصنيف المشكلات إلى P و NP و NP-Complete. كما يشرح الفصل الأول أهمية الاستدعاء الذاتي وأنواعه ودوره في بناء حلول فعّالة.
يتناول المقرر كذلك منهجية التقسيم والغزو لحل المشكلات الكبيرة عبر تقسيمها إلى أجزاء صغيرة، مع أمثلة مثل Merge Sort.
في الفصل الثاني، يتم التركيز على البرمجة الديناميكية التي تعتمد على تخزين حلول الجزئيات المتكررة لتقليل الجهد، مثل مشكلة الحقيبة ومعاملات ذات الحدين.
يُعرّف المقرر أيضًا الخوارزميات الجشعة, وطرق البحث المحلي, والميتا–خوارزميات مثل Tabu Search و Genetic Algorithms المستخدمة في تحسين الحلول.
وأخيرًا، يقدم موضوع البرمجة العشوائية لمعالجة مسائل اتخاذ القرار تحت عدم اليقين، من خلال نماذج رياضية تعتمد على السيناريوهات المحتملة.