Management and Future Technologies | Volume 3, Issue 1 | № 009

Bu qiymat grafikda ko‘rsatilgan ko‘k (Score) chiziq/belgiga mos keladi. 3-rasm. Algoritmlarning bajarilish vaqti hamda samaradorligini bulutli interaktiv simulyator yordamida baholash muhiti. 4-rasmda bir nechta algoritmlar bo‘yicha olingan natijalar sun’iy intellekt yordamida umumlashtirilgan holda quyidagi mezonlar asosida tahlil qilinadi. • ball (samaradorlik bahosi, %), • bajarilish vaqti (s), • xotira sarfi (KB), • urinishlar soni. AI moduli ushbu ko‘rsatkichlar asosida eng yaxshi va eng sekin algoritmlarni aniqlaydi hamda statistik umumlashgan natijalarni chiqaradi. Kirish ma’lumotlarining matematik modeli. Faraz qilaylik, ta algoritm sinovdan o‘tkazilgan bo‘lsin. Har bir algoritm uchun quyidagi vektor aniqlanadi. bu yerda: • — algoritmning balli (%), • — bajarilish vaqti (s), • — xotira sarfi (KB), • — urinishlar soni. AI asosidagi umumiy statistik tahlil. “AI asosidagi umumiy tahlil” quyidagi matematik ifodalar orqali olinadi. O‘rtacha ball 142

O‘rtacha bajarilish vaqti O‘rtacha xotira sarfi Eng yaxshi va eng sekin algoritmni aniqlash. Eng yaxshi algoritm (AI qarori) AI moduli maksimal ballga ega algoritmni tanlaydi. Eng sekin algoritm Bu natijalar Figure 5 da matnli ko‘rinishda chiqariladi. Integral AI baholash modeli (Score) AI yakuniy qarorni ko‘p mezonli baholash orqali chiqaradi. Har bir algoritm uchun. Normallashtirish Yakuniy AI bahosi AI tizimi Score maksimal bo‘lgan algoritmni optimal deb belgilaydi. Grafiklarning matematik mazmuni (4-rasm) Figure 5 da uchta grafik mavjud: Ball grafigi: Vaqt grafigi: Xotira grafigi: Bu grafiklar algoritmlarni vizual va sonli jihatdan taqqoslash imkonini beradi. 143

4-rasm. Algoritmlarning bajarilish vaqti, xotira sarfi va samaradorligini sun’iy intellekt yordamida tahlil qilish muhiti. 3.Natijalar O‘tkazilgan tajribalar natijalari saralash algoritmlarining samaradorligi kirish ma’lumotlari hajmiga sezilarli darajada bog‘liq ekanligini ko‘rsatdi. Boshqaruv paneli va vizualizatsiya muhitida olingan natijalarga ko‘ra, Quick Sort, Merge Sort va Heap Sort algoritmlari bajarilish vaqti hamda resurslardan foydalanish nuqtayi nazaridan yuqori samaradorlikni namoyon etdi. Ushbu algoritmlar katta hajmdagi massivlarni qayta ishlashda barqaror ishlash xususiyatiga ega. Bubble Sort algoritmi kichik hajmdagi ma’lumotlar uchun qoniqarli natija bergan bo‘lsa-da, massiv hajmi oshishi bilan bajarilish vaqti keskin ortishi kuzatildi. Vizual tahlil natijalari mazkur algoritmda bajarilish vaqti kvadratik qonuniyat asosida o‘sishini ko‘rsatib, uni katta hajmdagi ma’lumotlar uchun samarasiz ekanligini tasdiqladi. Grafik ko‘rinishdagi natijalar algoritmlar orasidagi farqlarni aniq ifodalab berdi. Vizualizatsiya oynasida algoritmlarning bajarilish vaqti va xotira sarfi kirish hajmiga bog‘liq holda tasvirlanib, nazariy murakkablik baholari bilan tajribaviy natijalar o‘rtasida moslik mavjudligi aniqlandi. Xususan, Quick Sort, Merge Sort va Heap Sort algoritmlarida bajarilish vaqti qonuniyatiga mos ravishda o‘sdi. Xotira sarfi bo‘yicha Merge Sort algoritmi qo‘shimcha yordamchi massivlardan foydalanishi sababli nisbatan yuqoriroq ko‘rsatkichlarga ega bo‘ldi. Biroq bu holat uning umumiy samaradorligiga sezilarli salbiy ta’sir ko‘rsatmadi. Bulutli interaktiv simulyator yordamida shakllantirilgan avtomatik tavsiyalar foydalanuvchilarga kirish ma’lumotlari hajmiga mos algoritmni tanlash imkonini berdi. Natijada algoritmlarni baholash va taqqoslash jarayoni obyektiv va qulay shaklda amalga oshirildi. 4.Muhokama Tadqiqot davomida olingan natijalar algoritmlar nazariyasida keltirilgan vaqt va xotira murakkabligi baholari bilan mos ekanligini ko‘rsatdi. Tajriba natijalariga ko‘ra, hisoblash murakkabligi yuqori bo‘lgan algoritmlar katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlaganda bajarilish vaqtining sezilarli ortishiga olib keladi. Bu holat real vaqt rejimida ishlovchi interaktiv ta’lim tizimlarida foydalanuvchi faolligining pasayishiga sabab bo‘lishi mumkin. Vizualizatsiya ish maydonida olingan grafik natijalar algoritmlarning samaradorligini tezkor va tushunarli tarzda baholash imkonini berdi. Ushbu yondashuv yordamida vaqt va xotira sarfi 144

bo‘yicha algoritmlar o‘rtasidagi farqlar aniq ko‘rinishda namoyon bo‘ldi. Natijada, algoritmlarni taqqoslash jarayoni soddalashib, ularning amaliy qo‘llanish sohasi asosli ravishda baholandi. Bulutli interaktiv simulyator asosida o‘tkazilgan tajribalar baholash jarayonining obyektivligini ta’minladi. Tasodifiy boshlang‘ich parametrdan foydalanish tajribalarni bir xil sharoitda takrorlash imkonini berib, olingan natijalarning ishonchliligini oshirdi. Shu bilan birga, ushbu yondashuv algoritmik murakkablikni nazariy model bilan bir qatorda amaliy sharoitda ham tahlil qilish imkonini yaratdi. 5.Xulosa Ushbu tadqiqotda o‘qituvchi boshqaruv panelida qo‘llanilgan saralash algoritmlarining samaradorligi matematik va tajribaviy jihatdan baholandi. Olingan natijalar Quick Sort, Merge Sort va Heap Sort algoritmlarining vaqt va xotira resurslaridan foydalanish bo‘yicha yuqori samaradorlikka ega ekanligini ko‘rsatdi. Taklif etilgan vizual va AI asosidagi baholash modeli algoritmlarning nazariy murakkabligi hamda real ishlash ko‘rsatkichlarini birgalikda tahlil qilish imkonini beradi va raqamli ta’lim tizimlarida algoritmlarni tanlash hamda qaror qabul qilish jarayonlarini optimallashtirishda amaliy ahamiyat kasb etadi. 6. Adabiyotlar 1. Ulashev, A., Norqoʻziyev, Q., Kayumova, N., & Nizametdinov, A. (2024). Ingliz tilini o ‘rganishda mobil ilova. International Journal of scientific and Applied Research, 1(3), 156-160. 2. Sambhram, R. P., Nasriddinovich, U. A., Komiljon o‘g, N. Z. Q., & Toxir Turg'un o‘g, A. (2024). GUEST HOUSE WEBSITE. IJODKOR O'QITUVCHI, 4(40), 74-79. 3. Nasriddinovich, U. A. (2024). Axborotlashgan pedagogik texnologiyalar–ta’lim samaradorligini oshirishning samarali vositasi. tadqiqotlar. uz, 37(3), 166-168. 4. Mamasolievich J. D., Nasriddinovich U. A., Zafarovna M. M. Effective array training: application of vr/ar and mathematical models //European International Journal of Multidisciplinary Research and Management Studies. – 2024. – Т. 4. – №. 05. – С. 216-227. 5. Nasriddinovich U. A. Umumlashgan baholar asosida tibbiyot sohasi ekspertlarining mulohazalarini qiyosiy tahlil qilish //Proceedings of International Conference on Educational Discoveries and Humanities. – 2024. – Т. 3. – №. 5. – С. 235-238. 145

Management and Future Technologies