PARALLEL ALGORITMLAR SAMARADORLIGI BO'YICHA TAHLIL

“SUN’IY INTELLEKT NAZARIYASI VA AMALIYOTI: TAJRIBA, MUAMMOLAR VA ISTIQBOLLAR” mavzusidagi II Respublika ilmiy-amaliy anjumani, 17-18 iyun, 2025 _______________________________________________________________________________________________ O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI OLIY TA’LIM, FAN VA INNOVATSIYA VAZIRLIGI TOSHKENT DAVLAT IQTISOD UNIVERSITETI SUN’IY INTELLEKT NAZARIYASI VA AMALIYOTI: TAJRIBA, MUAMMOLAR VA ISTIQBOLLAR mavzusidagi II Respublika ilmiy-amaliy anjumani MATERIALLAR TO‘PLAMI 2025 - yil, 17-18 iyun “SUN’IY INTELLEKT NAZARIYASI VA AMALIYOTI: TAJRIBA, MUAMMOLAR VA ISTIQBOLLAR” mavzusidagi II Respublika ilmiy-amaliy anjumani, 17-18 iyun, 2025 _______________________________________________________________________________________________ O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI OLIY TA’LIM, FAN VA INNOVATSIYA VAZIRLIGI TOSHKENT DAVLAT IQTISOD UNIVERSITETI “SUN’IY INTELLEKT NAZARIYASI VA AMALIYOTI: TAJRIBA, MUAMMOLAR VA ISTIQBOLLAR” mavzusidagi II Respublika ilmiy-amaliy anjumani materiallar to‘plami 2025-yil 17-18 iyun Toshkent-2025 “SUN’IY INTELLEKT NAZARIYASI VA AMALIYOTI: TAJRIBA, MUAMMOLAR VA ISTIQBOLLAR” mavzusidagi II Respublika ilmiy-amaliy anjumani, 17-18 iyun, 2025 _______________________________________________________________________________________________ TASHKILIY QO‘MITA RAIS VA O‘RINBOSARLARI To‘lqin Teshabayev Toshkent davlat iqtisodiyot universiteti rektori Gulnora Abduraxmanova Ilmiy ishlar va innovatsiyalar bo‘yicha prorektor Sultonali Mehmonov O‘quv ishlari bo‘yicha birinchi prorektor Komila Karimova Yoshlar masalalari va ma’naviy-ma’rifiy ishlar bo‘yicha birinchi prorektor Sherzod Sindarov Infratuzilmani rivojlantirish va iqtisod ishlari bo‘yicha prorektor Normo‘min Mavlanov Ilmiy tadqiqotlar va innovatsiyalar bo‘limi boshlig‘i Nodir Akbarov Raqamli iqtisodiyot va axborot texnologiyalari fakulteti dekani ILMIY-TEXNIKAVIY QO‘MITA A’ZOLARI Bahodir Mo‘minov Sun’iy intellekt kafedrasi mudiri, professor Dilshod Mirzayev Axborot texnologiyalari va tizimlari kafedrasi mudiri Diyora Xashimova Raqamli iqtisodiyot va axborot texnologiyalari fakulteti, dekan o‘rinbosari Rashid Nasimov Sun’iy intellekt kafedrasi dotsenti Obidjon Bekmirzayev Sun’iy intellekt kafedrasi dotsenti Ubaydullo Arabov Sun’iy intellekt kafedrasi katta o‘qituvchisi “SUN’IY INTELLEKT NAZARIYASI VA AMALIYOTI: TAJRIBA, MUAMMOLAR VA ISTIQBOLLAR” mavzusidagi II Respublika ilmiy-amaliy anjumani, 17-18 iyun, 2025 _______________________________________________________________________________________________ Dusanov Xurshid Toshpulotovich 76 So‘zlovchini tanib olish tizimlari: bosqichlar, muammolar va yechimlari Kodirov Elmurod Solijon o‘g‘li 80 Kaft tasvirlarida shovqinni kamaytirish uchun adaptiv filtrlarning taqqosiy tahlili Ergashev Bekzod Jaloliddin o‘g‘li 85 Raqamli texnologiyalar orqali tibbiyot muassasalarida energiya tejamkorligini ta’minlash Ergashev Bekzod Jaloliddin o‘g‘li 87 Tibbiyotda bilimlarni ifodalash modellari, ularning afzalliklari va tibbiyotdagi hamiyati O.R.Yusupov, E.Sh.Eshonqulov 90 Tumanli sun’iy yo‘ldosh tasvirlarini yaxshilash uchun optimallashtirilgan transformatsiya yondashuvlari Maxamadaziz Rasulmuxamedov, Nomaz Mirzayev, Nuraddin Gʻafforov 96 Shaxsni klaviatura orqali tanib olish usullari va algoritmlarining hozirgi holati Qurbonova Ogiloy Khasanovna, Ganiyev Abduvokhid Abduvaliyevich, Abduazimov Doniyorkhuja, Abdujalolov Javlonbek Jahongir ogli. 100 Development of a smart gas leak alarm device Gulmurodova Dinora Akram qizi, Gulmurodova Dinora Akram qizi, Mamatqulov Anvar Rashidovich 105 Kompyuter fanlari bo‘yicha android mobil ilovasini ishlab chiqish va samaradorligini o‘rganish (app inventor asosida) Go‘zal Absalamova, Hilola Suvanova Ali qizi, Hilola Suvanova Ali qizi, Barakayeva Husnora Chori qizi 109 Parallel algoritmlar samaradorligi bo‘yicha tahlil Ikromov Xusan Xolmaxamatovich 113 Sun’iy intellekt asosida talabalar o‘zlashtirish darajasini baholashning innovatsion yondashuvlari Inadullayeva Sevara Qahramonovna 115 Sun’iy intellekt texnologiyalarining ta’lim jarayonida tutgan o‘rni va imkoniyatlari. Iskandarova Sayyora, Omonov Sanjarbek 117 Case studies and best practices of server virtualization implementations in different domains it Ismoilova Nigora Mirzoaliyevna 121 Yashil iqtisodiyotga o‘tish jarayonida O‘bekistonda mavjud muammolar va ularni innovatsion yondashuvlar bilan hal qilish imkoniyatlari Minamatov Yusupali Esonali o'g'li, Isroilova Nazokat Baxtiyorjon qizi 123 Sun’iy intellekt nazariyasi va amaliyotida tajribalar, muammolar va istiqbollar Маматов Нарзулло Солиджонович, Жўраев Исломжон Абдужалилович, Самижонов Абдурашид Нарзулло ўғли 128 Буйрак ўсимталарини ўрамли нейрон тармоқлар асосида таснифлаш Jumа Tоʻxtаyev Jоʻrаyevich 131 Sun’iy intellekt vа аxbоrоt texnоlоgiyаlаridаn fоydаlаngаn hоldа spоrt mаshg‘ulоtlаrini tаkоmillаshtirishgа qаrаtilgаn mоdel vа texnоlоgiyаlаr To‘qmirzayev Kamol Mo‘min o‘g‘li 134 Sun’iy intellekt nazariyasi va amaliyoti: tajribalar, muammolar va istiqbollar Kodirov Akbarjon 135 The relevance and importance of the programming profession Mamatov Narzullo Solidjonovich, Kodirov Elmurod Solijon og’li 138 Palmprint image acquisition technologies Kodirov Elmurod Solijon og’li 142 Sun’iy intelekt va uning ta’limdagi muhim ahamiyati va taxlili Kungratov Ilmurod Kuzibay ugli 145 Identifying AI generated text based on nlp and machine learning approaches Madaminov Shoxruxbek Ma’rufjon o‘g‘li 151 Ta’lim jarayonida avtomatik baholash tizimini sun’iy intellekt yordamida tashkil etish texnologiyasi “SUN’IY INTELLEKT NAZARIYASI VA AMALIYOTI: TAJRIBA, MUAMMOLAR VA ISTIQBOLLAR” mavzusidagi II Respublika ilmiy-amaliy anjumani, 17-18 iyun, 2025 _______________________________________________________________________________________________ 109 O‘quv jarayonining sifatini oshirishga xizmat qilishi; Turli platformalar (smartfon, planshet, interaktiv doska) bilan integratsiyalashuvchanligi; Dasturchilar va o‘qituvchilar uchun amaliy yo‘riqnoma vazifasini bajarishi; Ta’limga oid ilmiy-texnik adabiyotlar fondini boyitishi; Talabalarning o‘quv tajribasiga ijobiy ta’sir ko‘rsatishi. FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO‘YXATI 1. Archana, B. S., Chandrashekar, A., Bangi, A. G., 2. Sanjana, B. M. and Akram, S. (2017) Survey on us3. able and secure two-factor authentication. 4. Archana, B. S., Chandrashekar, A., Bangi, A. G., 5. Sanjana, B. M. and Akram, S. (2017) Survey on us6. able and secure two-factor authentication. 7. O‘zbekiston Respublikasini rivojlantirish bo‘yicha taraqqiyot strategiyasi. 8. Rasulova, F. X. (2022). Mobil ta’lim texnologiyalarining o‘quv jarayonidagi o‘rni. O‘zbekistonda innovatsion ta’lim jurnali, 2(3), 45–52.. 9. Muxlisov, S. S., Kuchkarbayev, R. U., & Xazratov, F. X. (2021). Ta’limda axborot texnologiyalari. PARALLEL ALGORITMLAR SAMARADORLIGI BO‘YICHA TAHLIL Go‘zal Absalamova O‘zbekiston Milliy universiteti ,Jizzax filiali gozalabdusalomova19[email protected] Hilola Suvanova Ali qizi Toshkent davlat iqtisodiyot universiteti [email protected] Abdurashidova Mahliyo Toshkent davlat iqtisodiyot universiteti [email protected] Barakayeva Husnora Chori qizi Qarshi davlat universiteti Annotatsiya: Ushbu tezisda ketma-ket va parallel algoritmlarning bajarilish tezligi va samaradorligi o‘rganiladi. Parallel algoritmlar turlari ishlash usullari tahlil qilinadi. Zamonaviy dasturlashda katta hajmdagi hisob-kitoblarni tez bajarish muhim bo‘lib, bu masalada parallel algoritmlar asosiy rol o‘ynashi ko’rsatiladi. Amaliy qismda C++ dasturlash tili yordamida parallel algoritmlar uchun kodlar yozilib, natijalar vaqt va samaradorlik bo‘yicha solishtiriladi. Tahlil qilish natijasida parallel algoritmlar katta hajmdagi ma’lumotlarda ancha samarali ishlashi ko‘rsatadi. Parallel algoritmlardan qanday masalalarda fordalanish qulay va samarali ekanligi tahlil qilinib, ko’rsatiladi. Kalit so‘zlar: Parallel algoritmlar, zamonaviy dasturlash tili, C++ dasturlash tili, murakkablik. Axborot texnologiyalari jadal rivojlanib borayotgan hozirgi davrda katta hajmdagi ma’lumotlarni tezkor va samarali qayta ishlash muhim ahamiyat kasb etmoqda. An’anaviy ketma-ket bajariladigan algoritmlar bunday talablarni har doim ham to‘liq qondira olmaydi. Shu sababli, hisoblash jarayonlarini optimallashtirishda parallel algoritmlardan foydalanish zamonaviy informatika va dasturlash sohasining asosiy yo‘nalishlaridan biriga aylandi. Ba’zi muammolarni hal qilish uchun zamonaviy dasturlash tili ya’ni zamonaviy, takomillashgan algoritmlar qo’llash zarur bo’ladi. Zamonaviy dasturlash tili – bu oddiy tillarni takomillashgan variant. Aniqroq qilib aytiladigan bo’lsa, avval mavjud til asosida yangi ishlab chiqilgan til hisoblanadi. C++, JavaScript, C#, va boshqa ko’plab tillar mavjud bo’lsada ular bajarishi lozim bo’lgan muammolar aynan bir xildir. Xuddi shunday ko’plab algoritmlar mavjud bo’lib, ushbu tezisda parallel algoritmlar tahlil qilinadi. Algoritmlarni tahlil qilish Big O asosida amalga oshiriladi ya’ni algoritmlani samaradorligini baholashda ishlatiladigan “SUN’IY INTELLEKT NAZARIYASI VA AMALIYOTI: TAJRIBA, MUAMMOLAR VA ISTIQBOLLAR” mavzusidagi II Respublika ilmiy-amaliy anjumani, 17-18 iyun, 2025 _______________________________________________________________________________________________ 110 matematik ifoda.Algoritmlarni samaradorligini tahlil qilish asosan xotira va vaqt bo’yicha olib boriladi[1,4]. 1.Vaqt – bu tahlil usulida dastur bajarilib, natija chiqarish uchun ketgan vaqt hisoblanib algoritmlar tahlil qilinadi. 2. Xotira – bu tahlilda dastur har bir o’zgaruvchi uchun qancha bayt yoki bit joy ajratgani orqali algoritm tahlil qilinadi. Aynan yuqorida keltirilgan tahlillar natijasi orqali berilgan muammo uchun qaysi algoritm eng optimal ekanligi topiladi. Parallel algoritmlarni ishltish orqali katta hajmga ega bo’lgan ma’lumotlarni bir nechta qismlarga ajratib barcha qismlarni bir vaqtda parallel ishlatish imkonini beruvchi algoritm hisoblanadi. Masalan, o’quvchilarga listga tabiat Rasmini 10 daqiqada chizish vazifasi berildi. Shu holatda o’quvchilar kelishib, bitta o’quvchi daraxtni, boshqa biri daryolarni va shu kabi tabiatni bir necha qismlarga bo’lib bir vaqtni o’zida chizishni boshlashadi. Aynan yuqorida keldirilgan misol parallel algoritmlarni osonroq chuntirish imkonini beradi. Dasturlash tilida ham berilgan mummoni hal qilish uchun uni qismlarga ajratib bir vaqtda parallel ishlash imkonini beradi. Parallel algoritmlar turlariga misollar[1](1-rasm): Ma'lumotlarga asoslangan parallelizm (Data Parallelism) Vazifaga asoslangan parallelizm (Task Parallelism) Quyruq-parallel algoritmlar (Pipeline Parallelism) SIMD algoritmlar (Single Instruction, Multiple Data) SPMD algoritmlar (Single Program, Multiple Data) Kooperativ algoritmlar (Cooperative Parallelism) Rekursiv parallel algoritmlar 1-rasm.(Parallel algoritm turlari) Parallel algoritmlar turlari yechilayotgan muammo turiga qarab tanlanadi va bitta muammo uchun mos kelgan parallel algoritm boshqa biri uchun optimal bo’lmasligi mumkin. Shu sababli muammo elementlaridan, o’lchamidan kelib chiqib tanlangan maqsadga muvofiq bo’ladi. Parallel algoritmlarni boshqa algoritmlardan farqi shundaki, bu algoritm vaqtdan ko’proq yutiq beradi. Parallel algoritmlarni quyidagi jadval orqali vaqt bo’yicha murakkabligini tahlil qilamiz. Algoritm turi Vaqt murakkabligi Izoh Parallel sum (reduction) O(𝑙𝑜𝑔𝑛) Har safar elementlar yarmi yig‘iladi (tree reduction). Parallel prefix sum (scan) O(𝑙𝑜𝑔𝑛) Qismlarning yig‘indisi tartibli saqlanadi. Parallel merge sort O(𝑙𝑜𝑔2𝑛) Har bosqichda bo‘lish + birlashtirish parallel. Parallel quick sort O(𝑙𝑜𝑔2𝑛) (o’rtacha) Bo’lish va sort qismlari parallel. Parallel algoritmlar Data Parallelism Recursive Parallelism Cooperative Parallelism SPMD SIMD Pipeline parallelism Task parallelism “SUN’IY INTELLEKT NAZARIYASI VA AMALIYOTI: TAJRIBA, MUAMMOLAR VA ISTIQBOLLAR” mavzusidagi II Respublika ilmiy-amaliy anjumani, 17-18 iyun, 2025 _______________________________________________________________________________________________ 111 Parallel map/filter (array) O(1) (ideal holatda) Har element mustaqil, bir bosqichda bajariladi. 1-jadval. Vaqt bo’yicha murakkablik Ba’zi parallel algoritmlar katta ma’lumotlar uchun juda ham mos keladi. Ma’lumotlar hajmi qanchalik katta bo’lsa, dastur ish bajarish vaqti ham shuncha kattalashib boradi. Aynan shuning uchun 𝑇𝑘 va 𝑇𝑝 ya’ni ketma – ket amallarni bjarish vaqti va parallel bajarish vaqt tushunchalari kelib chiqadi[2]. 𝑇𝑘 – Ketma-ket bajariladigan algatirm uchun ketgan vaqt. Murakkabligi O(n) 𝑇𝑝 – Parallel algaritmlar hisoblash uchun ketadigan vaqt . Murakkabligi O(𝑛 𝑝) yoki O(𝑙𝑜𝑔𝑛) 𝑇𝑘 𝑇𝑝 ushbu ifoda parallel algoritm necha marta samarali ekanligini bildiradi[3,5]. C++ dasturlash tilida oddiy massivdagi elementlar yig‘indisini hisoblovchi masala berilgan. Ushbu masalani ikki xil usulda katma-ket va parallel usulda ishlash: 1-usul. Oddiy algoritm (Ketma-ket) #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}; int sum = 0; for (int i = 0; i < numbers.size(); i++) { sum += numbers[i]; } cout << "Yig'indi = " << sum <<endl; return 0; } 2-usul.Parallel algoritm (OpenMP bilan) #include <iostream> #include <vector> #include <omp.h> using namespace std; int main() { vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}; int sum = 0; #pragma omp parallel for reduction(+:sum) for (int i = 0; i < numbers.size(); i++) { sum += numbers[i]; } cout << " Yig'indi = " << sum << endl; return 0; } Ikki dastur tahlili quyidagi jadval asosida chuntirilgan: Mezoni Ketma-ket algoritm Parallel algoritm Vaqt murakkabligi O(n) O(𝑛𝑝 ⁄+𝑙𝑜𝑔𝑝) Xotira murakkabligi O(n) O(n+p) Amalda tezlik Sekin Tezroq (ko‘proq yadroda) 2-jadval. Vaqt va xotira bo’yicha murakkablik Ushbu tadqiqotda bir xil vazifani bajaruvchi ikkita turdagi algoritm — ketma-ket va parallel — o‘zaro taqqoslandi. Har ikki algoritm bir xil ma’lumotlar to‘plamida (massivdagi sonlar yig‘indisini topish) sinovdan o‘tkazildi. “SUN’IY INTELLEKT NAZARIYASI VA AMALIYOTI: TAJRIBA, MUAMMOLAR VA ISTIQBOLLAR” mavzusidagi II Respublika ilmiy-amaliy anjumani, 17-18 iyun, 2025 _______________________________________________________________________________________________ 112 Ketma-ket algoritmda barcha hisoblashlar yagona oqimda (bitta protsessor) bajariladi. Bunda for sikli orqali har bir element navbati bilan sum o‘zgaruvchisiga qo‘shiladi. Ushbu yondashuvda vaqt murakkabligi O(n) ga teng bo‘lib, bu usul kichik o‘lchamdagi massivlar uchun samarali bo‘lsa-da, katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlaganda sekinlashadi. Parallel algoritmda esa OpenMP texnologiyasi yordamida #pragma omp parallel for direktivasi orqali for sikli bir nechta protsessorlar (yadro) o‘rtasida taqsimlanadi. Bu yerda reduction(+:sum) orqali har bir yadro o‘ziga bir qism ishni olib, yakuniy natijani umumiy yig‘indiga birlashtiradi. Bu yondashuvda vaqt murakkabligi O(𝑛𝑝 ⁄+log𝑝) bo‘lib, bu hisob-kitoblarning ancha tez bajarilishiga yordam beradi. Xotira jihatidan, har ikki algoritm vectordan foydalanadi (O(n)), biroq parallel algoritmda har bir bo’lak uchun alohida sum qiymati saqlanadi, bu esa umumiy xotira talabini biroz oshiradi (O(n + p)). Shunday qilib, tajriba natijalariga ko‘ra parallel algoritm katta hajmdagi ma’lumotlar ustida tezroq ishlaydi va zamonaviy ko‘p yadroli tizimlarda samaraliroq hisoblanadi. Ketma-ket algoritmlar esa kichik va oddiy vazifalar uchun yetarli bo‘lishi mumkin. Agar hal qilinishi kerak bo’lgan muammo hajm jihatdan katta bo’lsa parallel algoritmlardan foydalanish maqsadga muvofiq bo’ladi. Parallel algoritmlardan foydalanish boshqa algoritmlardan ko’ra ko’proq xotira egallasada zamonaviy kompyuterlar orqali bajarilsa xotira katta muammoga sabab bo’lmaydi. Parallel algoritmlar xotiradan biroz yutqazsada, ishlash tezligi ya’ni vaqti kam bo’lgani uchun unumli hisoblanadi. Masalan, 100 ta sonni qo’shish talab etilsa uni parallel algoritmlar yordamida 4 ta bo’lakka ajratamiz ya’ni 25 ta sondan iborat 4 ta bo’lak ish bajarib 25 ta sonni alohida qo’shib parallel bajaradi. Aynan yuqorida keltirilgan masalada 100 ta son int tipda bo’lsin unda xotira 100*4 bayt=400 bayt , 4 ta bo’lak ham 4 * 4 bayt = 16 bayt xotira oladi va jami xotira sarfi : 400 bayt + 16 bayt = 416 bayt bo’ladi. Shunday qilib , parallel algoritmlarda xotira sarfi O(n+p) bo’ladi. Ya’ni n – o’zgaruvchilar soni, p – bo’laklar soni. Yuqoridagi tadqiqotlar va tajribalardan kelib chiqqan holda aytish mumkinki, parallel algoritmlar ketma-ket algoritmlarga nisbatan murakkab masalalarni tezroq va samaraliroq hal qilish imkonini beradi. Ayniqsa, katta hajmdagi ma'lumotlar ustida ishlaganda, parallel hisoblash texnologiyalari vaqt jihatidan katta ustunlik beradi. Biroq, bu yondashuv xotira sarfini oshiradi, chunki har bir parallel oqim o‘ziga alohida resurs talab qiladi. Shunga qaramay, samaradorlikdagi yutuqlar bu resurs sarfini oqlaydi.Amaliy misollar asosida ketma-ket va parallel algoritmlar o‘rtasidagi asosiy farqlar aniqlanib, ularning vaqt va xotira bo‘yicha murakkabliklari tahlil qilindi. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, parallel yondashuv yordamida hisoblash jarayonini tezlashtirish va ko‘p yadroli tizimlardan to‘liq foydalanish mumkin. Bu esa parallel algoritmlarni zamonaviy dasturlash va texnologik rivojlanishda muhim o‘ringa ega ekanini tasdiqlaydi. Foydalanilgan adabiyotlar 1. Foster I. Designing and Building Parallel Programs. – Addison-Wesley, 1995. – 432 b. 2. Ochilov M.M., Narzullayev O.O., Xolmatov O.A. Mashinali o‘qitish algoritmlari asosida o‘zbek tili matnlaridagi imlo xatolarini aniqlash va tuzatish // Raqamli texnologiyalarning nazariy va amaliy masalalari xalqaro jurnali. – 2025. – №8(1). – B. 85–94. – DOI: 10.62132/ijdt.v8i1.235 3. Toshpo’latov O.N.Algoritmlar va ma’lumotlar tuzilmasi.-Toshkent:O’zbekiston Respublikasi Oliy va o’rta ta’lim vazirligi, 2017.- 250 b. 4. A.R. Azamatov O’quv qo’llanma .To'rtinchi nashri. - Т.: ChoMpon nomidagi nashriyot-matbaa ijodiy uyi, 2013. – 232b - ISBN 978-9943-05-439-4 5. Mingboyev Ulugbek Xujayevich Algoritmlar va ularning xossalari // Journal of science-innovative research in Uzbekistan volume 2, issue 10, 2024. october