title: Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati
text: 550
  Albatta, jadval tuzish masalasida ob’yektlarning bir nechta turlari nazarda tutilishi
  mumkin. Masalan: o‘quv dars jadvalida sinf, o‘qituvhi, o‘quv xonasi va fan turli ob’yeklar
  hisoblanadi yoki poyezdlarning harakatlanish jadvalida: poyezd, shofyor, temir yo‘lni turli
  obyektlar sifatida qarash mumkin. Jadval tuzishda har bir ob’yektning individual ish vaqti
  muhim ahamiyat kasb etadi. Har bir ob’yekt o‘z ish vaqtining turli qismlarida boshqa
  ob’yektlar bilan bog‘lana olish imkoniyatiga ega bo‘ladi.
  Bugungi kungacha ham nazariyaning ayrim masalalari uchun chegaralangan vaqtda
  optimal yechimni topishga imkon beruvchi algoritmlar topilmadi. Shuning uchun xozirda
  bunday masalalar uchun eng optimal yechimni emas balki, imkon qadar yaxshiroq
  yechimlarni olishga imkon beruvchi algoritmlar qo‘llanilmoqda. Eng optimal yechimni izlab
  topish esa barcha variantlarni tekshirib chiqishga majbur qilmoqda.
  Jadvallar nazariyasi masalalarini EHMlarda yechish uchun hozirda quyidagi
  algoritmlardan foydalanib kelinmoqda:
  To‘la tekshirish algoritmlari;
  O‘xshatib modellash algoritmlari;
  Rang-barang graflar algoritmi;
  Min-max algoritmlar;
  Ochko‘z algoritmlar;
  Genetik algoritmlar;
  Gibrit algoritmlar va h.k.
  Shuni ta’kidlab o‘tish joizki, yuqoridagi algoritmlarning birinchisidan ko‘pincha amalda
  foydalanib bo‘lmaydi (juda ko‘p vaqtni talab etadi), qolganlari esa eng optimal yechimni
  topishni kafolatlamaydi.
  Ushbu ishda jadvallar nazariyasining ko‘plab masalalari uchun qo‘llash mumkin bo‘lgan
  yangi “siqib chiqarish algoritmi” nomli usul taklif qilinadi. Siqib chiqarish algoritmi
  variantlarni tekshirishni talab qilmaydi, balki, birato‘la optimal yechimlarni aniqlashga
  imkon yaratadi.
  Siqib chiqarish algoritmi har bir ob’ektning joylardagi zichligini aniqlash yordamida
  masalani yechimini topishga imkon beradi. Ob’ektning joylardagi ehtimolligini shu
  joylardagi boshqa ob’ektlarning ehtimolligini e’tiborga olgan holda hisoblanadi. Albatta,
  bunday ehtimolliklarni hisoblash ehtimollar nazariyasiga asoslangan xolda yangi
  tushunchalar bilan boyitilgan. Bu usulning yaratilishi ehtimollar nazariyasida ham yangi
  tushunchalar va o‘zgarishlar kiritilishiga sabab bo‘lishi ehtimoldan xoli emas.
  Siqib chiqarish algoritmi yangi tushuncha bo‘lib, u elementlarni belgilangan sohalarga
  optimal taqsimlash masalasini yechish tartibidir. Biz o‘rganayotgan masala tabiat uchun
  juda soddalik qiladi. Tabiat xodisalarining ro‘y berishi shuni ko‘rsatadiki, tabiat bizdan
  ko‘ra soddaroq, osonroq va qulayroq usulni qo‘llaydi. Lekin, yana shuni ham aytish
  mumkinki tabiat xodisalarining barchasi albatta matematik nuqtai nazardan to‘g‘ri bo‘ladi.
  Siqib chiqarish algoritmi – elementlarning joylardagi haqiqiy ehtimolliklarini (joylasha
  olish ehtimolliklarini) bosqichma-bosqich aniqlashtirish yordamida ularni taqsimlash
  usulidir.
  Masalaning qo‘yilishiga (shartlar va cheklovlarga) qarab siqib chiqarish algoritmini
  moslashtirish mumkin. Qizig‘i shundaki, har qanday holatda ham mazkur algoritm yaxshi
  yechimlarni aniqlash imkonini beradi.