Language
Country/Area
No result found
من تجارب الكيمياء القديمة إلى الذكاء الاصطناعي: كيف يغير البحث العشوائي عالم التحسين؟
مع تقدم العلوم والتكنولوجيا، ظهرت أساليب التحسين العددي المختلفة إلى ما لا نهاية. ومن بينها، بدأ البحث العشوائي (RS)، باعتباره أسلوبًا للتحسين العددي لا يتطلب حسابًا متدرجًا، في جذب انتباه العديد من العلماء والمهندسين. تعمل هذه الطريقة مع الدوال المستمرة أو غير القابلة للتفاضل، مما يجعلها أداة مهمة لحل المشكلات المعقدة.
لا يعد البحث العشوائي مجرد أسلوب رياضي، ولكنه استراتيجية تغير فهمنا وتطبيقنا للتحسين.
مع مراجعة أندرسون لهذه الطريقة في عام 1953، تبلور مفهوم البحث العشوائي تدريجيًا. ذكر أندرسون استخدام سلسلة من الفرضيات ذات ترتيب محدد لإيجاد الحل الأفضل. يمكن إجراء عمليات البحث هذه كعمليات بحث شبكية أو تسلسلية في مساحة المعلمة، وتكرارها بشكل مستمر على أساس أفضل تخمين.
تم تسمية البحث العشوائي باسم راسترجين، الذي اقترح هذه الطريقة في الأيام الأولى وقام بإجراء التحليل الرياضي الأساسي. يبحث RS عن مواضع أفضل من خلال التحرك بشكل متكرر عبر مساحة البحث. تعتمد الحلول المرشحة لكل جولة على نتائج البحث للجولة السابقة، مما يسمح لهذه الطريقة بالتقارب بسرعة إلى حل جيد في بعض الحالات.
إذا كانت منطقة البحث الفعالة تشغل 5% فقط من مساحة البحث بأكملها، فإن احتمال العثور بنجاح على تكوين جيد واحد على الأقل بعد 60 محاولة سيكون أكثر من 95%.
تم استخدام البحث العشوائي على نطاق واسع في تحسين المعلمات الفائقة للشبكات العصبية الاصطناعية. مع نمو أحجام البيانات وزيادة تعقيد المشكلات، أصبحت طرق البحث الفعالة ذات أهمية متزايدة. لا يمكن للبحث العشوائي أن يتكيف مع هياكل البيانات المعقدة فحسب، بل يمكنه أيضًا فحص أفضل الحلول بسرعة في عدد كبير من التكوينات.
خوارزمية البحث العشوائي
خوارزمية البحث العشوائي الأساسية هي كما يلي:
- قم بتهيئة موضع عشوائي x في مساحة البحث.
- حتى يتم استيفاء شرط الإنهاء (على سبيل المثال، الوصول إلى عدد معين من التكرارات أو الوصول إلى اللياقة المناسبة)، كرر الخطوات التالية:
- قم بعينة عشوائية للموضع y من الكرة الفائقة في الموضع الحالي x.
- إذا كانت f(y) < f(x)، فانتقل إلى الموضع الجديد عن طريق ضبط x = y.
تكمن قوة البحث العشوائي في قدرته على التحايل على قيود الأساليب التقليدية مع الاستمرار في إيجاد حلول فعالة في البيئات المعقدة.
اختلافات البحث العشوائية
على الرغم من أن عملية البحث العشوائي يمكن تشغيلها بشكل عشوائي، إلا أن هناك أيضًا مجموعة متنوعة من أشكال البحث العشوائي المنظمة المصممة لزيادة كفاءة البحث. على سبيل المثال، يعد إجراء فريدمان-سافاج عبارة عن إستراتيجية تبحث بشكل تسلسلي عن كل معلمة وتأخذ مجموعة من التخمينات ذات الأنماط المكانية.
من ناحية أخرى، يعد البحث العشوائي بحجم الخطوة الثابتة (FSSRS) والبحث العشوائي بحجم الخطوة المحسّن (OSSRS) متغيرات أخرى تعتمد على البحث العشوائي. يبحث FSSRS عن طريق أخذ عينات من كرة فوقية ذات نصف قطر ثابت، بينما يركز OSSRS على كيفية ضبط نصف قطر الكرة الفائقة لتسريع التقارب.
يُظهر البديل المنظم للبحث العشوائي قدرته على تحسين كفاءة البحث ودقته.
الأبحاث والتطبيقات ذات الصلة
التحسين العشوائي هو مجال يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالبحث العشوائي. غالبًا ما تستمد هذه الأساليب المعلومات الأساسية من بيانات المراقبة. على سبيل المثال، تستخدم طريقة Luus-Jaakola أخذ العينات الموزعة بشكل موحد من أجل التحسين التدريجي البسيط. بالإضافة إلى ذلك، تركز طرق البحث عن الأنماط على البحث على طول المحاور الإحداثية لمساحة البحث واستخدام استراتيجية تتناقص بشكل كبير في حجم الخطوة.
مثل أي تقنية، يواجه البحث العشوائي أيضًا تحديات، خاصة مشكلات الأداء في مجموعات البيانات الكبيرة والمساحات عالية الأبعاد. ومع ذلك، فإن مرونة البحث العشوائي وتعدد استخداماته تجعله خيارًا شائعًا للغاية حتى في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية.
يصبح البحث العشوائي ببطء قوة تحدد الاتجاه، ليس فقط تغيير التفكير التقليدي للتحسين، ولكن أيضًا تعزيز الابتكار في العالم التكنولوجي بأكمله. ما هي التقنيات والأساليب الجديدة التي ستولد في المستقبل لتوسيع مجالات تطبيق البحث العشوائي؟
