احتمال اینکه تا به حال واژه الگوریتم را نشنیده باشید خیلی کم است، اما دقیقاً چقدر از مفهوم آن آگاهی دارید و چقدر از کاربردهای الگوریتم می‌دانید؟ الگوریتم در کوچکترین مسائل روزمره ما هم دخیل است و می‌توان کاربرد الگوریتم را به‌نوعی در این دانست که مراحل انجام امور مختلف را به‌صورت گام‌به‌گام تشریح می‌کند. هرچند الگوریتم مفهوم نسبتا یکسانی در حوزه‌های مختلف دارد، اما برای حصول کاربرد الگوریتم مورد نظرمان در حیطه‌های مختلف، باید از الگوریتم های مختلف بهره بگیریم. برای آشنایی بیشتر با مفهوم اساسی الگوریتم، به صفحه الگوریتمالگوریتم چیست به زبان ساده و با مثال های فراوان
در این مقاله به زبان بسیار ساده و با مثال های متعدد توضیح داده شده که الگوریتم چیست و چه کاربردهایی دارد مراجعه فرمایید. در این مقاله قصد داریم به بررسی برخی از کاربردهای الگوریتم در زندگی روزمره و البته کاربرد الگوریتم در برنامه نویسی و در نگاهی کلی‌تر، در دنیای کامپیوتر بپردازیم.
کاربرد های الگوریتم
الگوریتم مرتب سازی
فرض کنید می‌خواهید تعدادی برگه امتحانی را بر اساس اطلاعات افراد مرتب کنید. می‌توانید این کار را بر اساس حروف الفبای نام کوچک، نام خانوادگی یا دیگر مشخصات افراد انجام دهید؛ درهرحال رویه‌ای که بایستی با انجام یک سری مراحل مشخص تا زمان حصول نتیجه در پیش بگیرید، در واقع همان الگوریتم انجام کار است. کاربرد الگوریتمی که از آن صحبت می‌کنیم، در دنیای کامپیوتر هم فراوان است. این الگوریتمالگوریتم چیست به زبان ساده و با مثال های فراواندر این مقاله به زبان بسیار ساده و با مثال های متعدد توضیح داده شده که الگوریتم چیست و چه کاربردهایی دارد که البته اشکال مختلفی به خود می‌گیرد، الگوریتم مرتب سازی نام دارد و کاربرد این الگوریتم در برنامه نویسی هم زیاد است.
الگوریتم تشخیص چهره
شاید کمتر به این موضوع توجه کرده باشید که چطور افراد را از چهره‌شان تشخیص می‌دهید. اگر خیلی ساده به این قضیه نگاه کنیم، خواهیم دید که چشم‌مان تصویری را می‌بیند، شبکه عصبی پیام مربوطه را به مغز می‌رساند و مغز تلاش می‌کند با تجزیه و تحلیل، تصویر را با اطلاعات قبلی‌اش از جمله ویژگی‌های ظاهری یا دیگر احساسات و تجربیات فردی انطباق دهد یا مقایسه کند. سیستم بدن انسان این فرآیند را به‌طور خودکار انجام می‌دهد، اما سیستم‌های کامپیوتری که این کار را انجام می‌دهند چطور؟ مسلماً الگوریتم حل مسأله را ما، یعنی انسان‌ها، باید به ماشین بدهیم تا نتیجه مورد نظرمان حاصل گردد؛ بنابراین کاربرد الگوریتم در این زمینه هم روشن است.
البته ناگفته نماند که الگوریتم تشخیص چهره در سیستم‌های مختلف کامپیوتری، هنوز کاملا عاری از خطا نیستند و اینجاست که برنامه نویسان و البته کاربرد الگوریتم در برنامه نویسی بایستی نقش خود را به‌خوبی ایفا کنند تا به الگوریتم تشخیص چهره بهتری دست پیدا کنیم.
حصول نتیجه در مسائل تکراری
مسائل زیادی در زندگی ما وجود دارد که قبل از ما پیش روی انسان‌های دیگری قرار گرفته باشد. بنابراین به قول دیوید چکوفسکی، معلم علوم و فناوری کامپیوتر در مدارس مرکزی هاید پارک «اگر می‌خواهید از پس انجام کاری به خوبی برآیید، نگاه انداختن به نمونه‌های موفق قبلی دیگر افراد می‌تواند بسیار مفید واقع شود.»، مثلاً دستورات آشپزی را در نظر بگیرید، آنها نمونه خوبی از کاربرد الگوریتم در آشپزی هستند.
کاربرد الگوریتم در برنامه‌نویسی هم به همین منوال است؛ وقتی با مسائل تکراری روبرو می‌شوید، می‌توانید با روش‌های مختلف الگوریتم تازه‌ای برای حل آن ایجاد کنید که ممکن است لزوماً بهینه نباشد یا از الگوریتم‌هایی بهره بگیرید که دیگر افراد پیش از شما بدست آورده‌اند و به قولی امتحان خود را پس داده‌اند.
چراغ راهنمایی و رانندگی
چراغ‌های راهنمایی و رانندگی مجهز به ابزارهایی شده‌اند که با بهره‌گیری از ورودی‌های حسی و بر اساس جریان ترافیک، زمان‌بندی سیگنال هر یک از چراغ‌های سبز، زرد و قرمز را تعیین می‌کنند. پس اگر قرار است یک سری ابزار و حسگر این کار را برایمان انجام دهند، کاربرد الگوریتم در این مثال کجاست؟ مشخصا روند فوق، ترتیب مشخصی از گام‌ها را شامل می‌شود تا ترافیک به درستی هدایت گردد که مسلما اگر الگوریتم مناسبی برای این هدف در نظر نگیریم، شاهد مشکلات عدیده‌ای خواهیم بود و باید وقت و انرژی بسیار بیشتری در راستای مرتفع‌سازی‌شان صرف کنیم. بی‌شک چنین حالتی مطلوب هیچ‌کس نیست.
زمان‌بندی حرکت اتوبوس‌ها
اتوبوس‌های درون‌شهری هر روزه به کمک بسیاری از شهروندان می‌آیند و آنها را به مقصد مورد نظرشان می‌رسانند، اما آیا انجام این کار بدون برنامه‌ریزی و زمان‌بندی درست حرکت اتوبوس‌ها، تعیین مسیرشان و پیش‌بینی زمان رسیدن به هر ایستگاه ممکن است؟ آیا امکان داشتن چنین برنامه‌ای بدون استفاده از کاربرد الگوریتم ها فراهم می‌شود؟ این مطلب را در علوم کامپیوتر با عنوان «مسأله فروشنده دوره گرد» می‌شناسند.
تا همین‌جا هم مشخص است که کاربرد الگوریتم در زندگی روزانه چقدر زیاد است و الگوریتم در هر حیطه‌ای که به آن نگاه کنیم، نقش پررنگی دارد؛ اما در ادامه می‌خواهیم وارد حیطه‌های تخصصی‌تری از کاربرد الگوریتم در برنامه نویسی و علوم کامپیوتر شویم.
کاربرد الگوریتم در اینترنت
اینترنت ابزار بسیار مهم و حیاتی در دنیای امروز است و فقط در عرض چند سال، زندگی همه انسان‌ها را دستخوش تغییرات عمدهای کرده است. دیگر تا این‌جای مطلب باید مشخص شده باشد که تقریباً پشت پرده هر رویه و فرآیندی، یک الگوریتم دست‌اندرکار است. اینترنت هم پیروی همین قاعده و برای داشتن عملکرد صحیح، به الگوریتمهای مختلف وابسته است. از سرچ در موتورهای جستجو گرفته تا خریدهای اینترنتی، ارسال و دریافت اطلاعات و... همگی وام‌دار کاربرد الگوریتم ها در دنیای کامپیوتر هستند. استخوان‌بندی اینترنت وابستگی عمیقی به الگوریتم دارد و در ادامه برخی از کاربردهای الگوریتم در این دنیای گسترده را بررسی خواهیم کرد.
موتور جستجوی Google
الگوریتم های جستجو هر روزه نیازمندی‌های زیادی را در زندگی ما برطرف می‌کنند. نیازی به گفتن ندارد که یکی از مهمترین موتورهای جستجو، گوگل (Google) است. مسلماً تجربه کرده‌اید که کافی است چند کلمه از مفهوم مورد نظرتان را در گوگل تایپ کنید تا در کسری از ثانیه، دریایی از اطلاعات را در آن مورد در اختیارتان قرار دهد. گوگل از کاربرد الگوریتم در برنامه نویسی استفاده می‌کند تا این اطلاعات را در اختیار ما بگذارد. بنابراین اهمیت الگوریتم در موتورهای جستجو از جمله گوگل کاملا روشن است.
مسیریابی در شبکه
در دنیای امروز، شبکه های کامپیوتریجامع‌ترین آموزش درس شبکه های کامپیوتری
درس شبکه های کامپیوتری یکی از مهمترین و بنیادیترین دروس رشته کامپیوتر است، با توجه به اینکه اینترنت امروزی بزرگترین سیستم مهندسی ساخت دست بشر در تمام طول تاریخ است، آشنایی با شبکه‌های کامپیوتری برای تمامی علاقه‌مندان و دانشجویان رشته کامپیوتر الزامی است، در این راستا در این صفحه به معرفی شبکه‌های کامپیوتری پرداخته شده است نقش بسیار مهمی در انتقال اطلاعات ایفا می‌کنند و بدون آنها داشتن بسیاری از امکانات، از جمله اینترنت، میسر نیست. البته برای اینکه بسته ها (Packet) را از مبدأ به مقصد برسانند، باید بهترین مسیر ممکن را بیابند و سپس داده‌ها را از آن مسیر منتقل کنند. شبکه های کامپیوتری در این راستا، از الگوریتم های مسیریابی استفاده و ترافیک اینترنت را به‌طور مؤثر هدایت می‌کنند؛ منظور از مؤثر در واقع مسیری است که «کم هزینه» باشد. الگوریتم های مسیریابی مختلفی وجود دارد، اما برخی از آنها از جمله الگوریتم های فازی، اکتشافی و تطبیقی از مشهورترین آنها هستند و امکان ارتباطات مؤثر در شبکه را فراهم می‌آورند.
رمزنگاری
اینترنت در ابعاد زیادی از زندگی ما و فعالیت‌های شخصی، روزمره، شغلی و سازمانی‌مان رخنه کرده و بنابراین مهم است از اطلاعات حساسی که در این میان رد و بدل می‌شود، حفاظت و حراست کنیم تا دستمایه سودجویان نشوند. عدم دسترسی افراد به اطلاعات شخصی و محرمانه یکدیگر از چالش‌های امنیتی مهم در زمینه توزیع و مبادله اطلاعات در بستر اینترنت به شمار می‌رود. رمزنگاری در واقع بهره‌گیری از آن بخش از کاربرد الگوریتم‌هاست که به حصول همین هدف کمک می‌کند.
در حوزه رمزنگاری، الگوریتمهای پیشرفته‌ای وجود دارد که اطلاعات را دستکاری می‌کند تا غیر از مخاطب مورد نظر، برای هیچ شخص سومی قابل فهم نباشند. الگوریتم های رمزنگاری باید ویژگی‌های امنیت (عدم ارسال داده ها به افراد غیرمجاز)، هویت (تشخیص صحیح افراد مجاز) و غیرجعلی بودن اطلاعات را داشته باشد.
کاربرد الگوریتم در ریاضی
الگوریتم در ریاضی، مجموعه مراحلی است که برای محاسبات ریاضی از آن استفاده می‌کنند و در نگاه کلی، هدف از الگوریتم های ریاضی افزایش دقت در حل مسائل است. الگوریتم های مشهور و پیشرفته زیادی را در دنیای امروز بر پایه محاسبات و معادلات ریاضی بنا کرده‌اند. الگوریتم دایجستراالگوریتم دایجسترا (Dijkstra) از 0 تا 100 - الگوریتم دایکسترا
این صفحه الگوریتم دایجسترا (Dijkstra) (یا همان الگوریتم دایکسترا) را از 0 تا 100 بررسی کرده، همین طور به پیاده سازی و آموزش الگوریتم دایجسترا پرداخته است. که از مشهورترین الگوریتمهای مسیریابی جهان به شمار می‌رود، از قواعد و اصول ریاضی بهره می‌گیرد تا کوتاه‌ترین مسیر را بین مبدأ و مقصد مشخص بیابد. نقشه گوگل (Google Map) از همین الگوریتم بهره می‌گیرد تا مسیری کوتاه و کم‌هزینه پیش روی کاربرانش بگذارد.
یادگیری ماشین، از مهمترین کاربردهای الگوریتم
یادگیری ماشینیادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)
تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث می‌شود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند یکی از شاخه‌های هوش مصنوعیهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایب
هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به اختصار AI، امروزه کاربردهای بسیاری پیدا کرده و به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بشر تبدیل شده است، اما با این وجود بسیاری از افراد با کاربردهای آن آشنایی کامل ندارند، به همین علت در این صفحه کاربردها، مزایا و معایب AI بطور کامل بررسی شده است است و از الگوریتمهای متعددی بهره می‌گیرد تا با استفاده از داده‌ها، نتایج دقیقی را پیش بینی کند. علم یادگیری ماشین را به‌طور کلی به دو روش یادگیری با ناظر (Supervised) و یادگیری بدون ناظر (Unsupervised) دسته‌بندی می‌کنند.
امروزه با توسعه صنایع و کسب و کارها و البته پیچیده‌تر شدن روابط انسانی، نیاز به پیش‌بینی خیلی چیزها بیشتر احساس می‌شود. اینجاست که یادگیری ماشین و البته کاربرد الگوریتم خودی نشان می‌دهند و اهمیت الگوریتم را بیش از پیش به ما یادآور می‌شوند.
کاربرد الگوریتم در پزشکی
اهمیت علم پزشکی در زندگی انسان بر کسی پوشیده نیست. قطعا پیشرفت علم پزشکی را نمی‌توان فارغ از توسعه کامپیوترها و استفاده از ابزارهایی نظیر اینترنت دانست. بنابراین جای شکی باقی نمی‌ماند که ردپای الگوریتم را در این حوزه هم خواهیم دید و کاربرد الگوریتم در پزشکی نیز زیاد است. ساده‌ترین حالت مثل ویزیت بیمار را در نظر بگیرید، پزشک در چنین موقعیتی هم گام‌های نسبتا مشخصی (یا بهتر است بگوییم الگوریتمی) را طی می‌کند تا بتواند مشکل بیمار را تشخیص دهد. الگوریتم های پزشکی با اهداف انفورماتیک پزشکی و تصمیم گیری پزشکی تناسب دارند. تصمیمات پزشکی در چندین زمینه از فعالیت‌های پزشکی از جمله انتخاب تست پزشکی، تشخیص، درمان و پیش آگهی و کنترل خودکار تجهیزات پزشکی رخ می‌دهد.
الگوریتم ژنتیک
هرچند با دیدن نام الگوریتم ژنتیکالگوریتم ژنتیک از 0 تا 100، آموزش الگوریتم ژنتیک در متلب
این صفحه الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm) را از 0 تا 100 بررسی کرده، همین طور به پیاده سازی و آموزش الگوریتم ژنتیک در متلب (MATLAB) پرداخته است. ذهنمان به سمت علوم پزشکی و کاربرد الگوریتم در این زمینه می‌رود، اما این الگوریتم در اصل نوع خاصی از الگوریتم های تکاملی است که از تکنیک های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت، جهش زیست‌شناسی و اصول انتخابی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو بهره میبرند. الگوریتم های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند.
در الگوریتم های ژنتیک ابتدا به‌طور تصادفی چندین جواب برای مسأله تولید می‌کنیم. آن را جمعیت اولیه و هر جواب را یک کروموزوم می‌نامیم. سپس با استفاده از عملگرهای الگوریتم ژنتیک و پس از انتخاب کروموزوم‌های بهتر، کروموزوم‌ها را با یکدیگر ترکیب کرده و در آنها جهش ایجاد می‌کنیم. در نهایت نیز جمعیت فعلی را با جمعیت جدیدی که از ترکیب و جهش در کروموزوم‌ها حاصل می‌شود، ترکیب می‌کنیم.
کاربرد الگوریتم ژنتیک
کاربرد الگوریتم ژنتیک در زمینه‌های مختلفی است. در این میان می‌توان به کاربرد الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوعی و شاخه یادگیری ماشین (مواردی نظیر دسته‌بندی، پیش‌بینی، شبکه‌های عصبی مصنوعی و...)، کاربرد الگوریتم ژنتیک در کامپیوتر و مواردی نظیر برنامه نویسی خودکار (موارد مرتبط با اتوماتای سلولی و شبکه‌های مرتب‌سازی)، کاربرد الگوریتم ژنتیک در زمینه بهینه سازی (مثل بهینه‌سازی عددی و ترکیبیاتی) و... اشاره کرد.
کاربرد برخی دیگر از الگوریتم ها
در ادامه کاربرد برخی دیگر از الگوریتم‌ها را بررسی می‌کنیم که ممکن است در مسائل متفاوتی به کار بیایند. در این میان کاربرد الگوریتم گرگ خاکستری، کاربرد الگوریتم DFS، کاربرد الگوریتم BFS و کاربرد الگوریتم UCS را بررسی خواهیم کرد.
کاربرد الگوریتم گرگ خاکستری
الگوریتم گرگ خاکستری (GWO) از الگوریتم های متاهیورستیک است که آن را از ساختار سلسله‌مراتبی و رفتار اجتماعی گرگ‌های خاکستری در هنگام شکار الهام گرفته‌اند. الگوریتم گرگ خاکستری مبتنی بر جمعیت است، فرآیند ساده‌ای دارد و می‌توان آن را به سادگی به مسائل بزرگ تعمیم داد. کاربرد الگوریتم گرگ خاکستری در مسائل بهینه‌سازی زیاد است و از الگوهای آن در مسائل تحقیقاتی و... استفاده می‌کنند.
کاربرد الگوریتم DFS
کاربرد الگوریتم جستجوی اول عمق (Depth First Search - DFS) که نام‌های دیگری نظیر جستجو در عمق، پیمایش اول عمق و پیمایش عمق اول دارد، در پیمایش گراف است.
الگوریتم DFS ابتدا از رأس دلخواه (ریشه در درخت‌های ریشه‌دار) شروع و در هر مرحله همسایه‌های رأس جاری را بررسی می‌کند؛ الگوریتم DFS به محض روبه‌رویی با همسایه‌ای که قبلاً دیده نشده باشد، برای آن رأس و آن‌هم به صورت بازگشتی اجرا می‌شود. به عبارتی الگوریتم تا آن‌جا که ممکن است، به عمق بیشتر می‌رود و در مواجهه با بن‌بست عقب‌گرد می‌کند. این فرآیند تا زمان دیده شدن رأس‌های قابل دستیابی از ریشه ادامه می‌یابد.
کاربرد الگوریتم BFS
کاربرد الگوریتم جستجوی اول سطح (Breadth First Search - BFS) نیز در پیمایش و جستجوی گراف و نیز در حل مسائل الگوریتمی و هوش مصنوعی است. الگوریتم BFS برای پیمایش و جستجوی گراف از ساختمان داده صف برای نگهداری ترتیب جستجو استفاده می‌کند.
الگوریتم BFS از ریشه شروع می‌کند (در گراف‌ها یا درخت‌های بدون ریشه رأس دلخواهی را به عنوان ریشه انتخاب می‌کنند) و آن را در سطح یک قرار می‌دهد. سپس در هر مرحله از همه همسایه‌های رئوس آخرین سطح دیده‌شده بازدید می‌کند، البته آنهایی که تا به حال دیده نشده‌اند، و آنها را در سطح بعدی میگذارد. این فرآیند زمانی متوقف می‌شود که همه همسایه‌های رئوس آخرین سطح قبلاً دیده شده باشند.
کاربرد الگوریتم UCS
کاربرد الگوریتم جستجو با هزینه یکنواخت (Uniform Cost Search - UCS) در بحث‌های جستجو و هوش مصنوعی زیاد است. نکته مهم در الگوریتم UCS، تمرکز بر هزینه جستجو است. این روش می‌کوشد مسیری برای جستجو بیابد که کمترین هزینه را داشته باشد.
جمع بندی
الگوریتم از مفاهیم مهمی است که تقریباً در همه ابعاد زندگی ما کاربرد دارد. از ساده‌ترین کارهای روزمره گرفته تا پیچیده‌ترین اموری که انجام آنها به لطف فناوری میسر شده است، همه و همه با مفهوم الگوریتم درگیر هستند. الگوریتم در واقع مراحل انجام کارها را به‌صورت گام به گام در اختیارمان میگذارد و ما را در حل مسائل یاری می‌کند. در این مطلب کوشیدیم کاربرد الگوریتم را در حوزه‌های مختلف بررسی کنیم تا اهمیت آن را بیشتر نشان دهیم.
کاربرد الگوریتم در دنیای اینترنت چیست؟
اینترنت از مهمترین ابزارهای دنیای امروز است و زندگی همه ما را دستخوش تغییرات عمدهای کرده است. اینترنت برای داشتن عملکرد صحیح و دادن نتایج درست، به الگوریتمهای مختلف وابسته است. از جستجو گرفته تا خرید اینترنتی، ارسال و دریافت اطلاعات و... همگی از کاربرد الگوریتم ها در دنیای کامپیوتر بهره میبرند.
کاربرد الگوریتم ژنتیک چیست؟
هرچند واژه ژنتیک ذهنمان را به سمت علوم پزشکی و کاربرد الگوریتم در این زمینه می‌برد، اما الگوریتم ژنتیک در اصل نوعی از الگوریتمهای تکاملی است و از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت، جهش زیست‌شناسی و اصول انتخابی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو بهره می‌برد. الگوریتم ژنتیک در تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون کاربرد زیادی دارد.
الگوریتم های DFS و BFS چه کاربرد و چه تفاوتی دارند؟
کاربرد الگوریتم های DFS و BFS در جستجو و پیمایش گراف است. هر دوی اینها با شروع از رأسی مشخص، اما با مسیری متفاوت گراف را میپیمایند. الگوریتم DFS مبنای حرکت را بر عمق گراف و الگوریتم BFS مبنای جستجو را بر سطح گراف میگذارد و بدین ترتیب فرآیند جستجو را پیش میبرند.
