علوم الحاسوب — الذكاء الاصطناعي: خوارزميات البحث

علوم الحاسوب — الذكاء الاصطناعي: خوارزميات البحث

خوارزميات البحث (Search Algorithms) هي أساس الذكاء الاصطناعي وحل المشكلات. تستخدم هذه الخوارزميات لاستكشاف فضاء الحالات (State Space) للوصول إلى الهدف. تنقسم إلى قسمين رئيسيين: البحث غير المُستنير (Uninformed Search) والبَحث المُستنير (Informed Search).

البحث غير المُستنير (Blind Search)

• البحث بالعمق أولاً (DFS): يوسع أعمق عقدة أولاً. يستخدم ذاكرة قليلة لكنه قد لا يجد الحل الأمثل.
• البحث بالعرض أولاً (BFS): يوسع جميع العقد في نفس المستوى قبل الانتقال للمستوى التالي. يجد الحل الأمثل لكنه يستهلك ذاكرة كبيرة.
• البحث بالتكلفة الموحدة (UCS): يوسع العقدة ذات أقل تكلفة تراكمية من البداية.

البحث المُستنير (Heuristic Search)

• البحث الجشع (Greedy Best-First): يستخدم دالة إرشادية h(n) تقدر تكلفة الوصول من العقدة n إلى الهدف.
• خوارزمية A*: تجمع بين التكلفة الفعلية من البداية g(n) والتكلفة الإرشادية h(n): f(n) = g(n) + h(n). A* هي أشهر خوارزمية بحث وتضمن إيجاد الحل الأمثل إذا كانت الدالة الإرشادية مقبولة (Admissible).

البحث المحلي (Local Search)

• تسلق التل (Hill Climbing): يتحرك دائماً نحو الجيران ذوي القيمة الأعلى.
• التلدين المحاكى (Simulated Annealing): يسمح بحركات أسوأ أحياناً لتجنب الوقوع في القيمة العظمى المحلية.
• الخوارزميات الجينية (Genetic Algorithms): مستوحاة من نظرية التطور والانتخاب الطبيعي.

تطبيقات خوارزميات البحث

تستخدم في: الألعاب (الشطرنج)، التخطيط الآلي، الروبوتات، نظم التوصية، تحسين المسارات في تطبيقات الملاحة، وحل الألغاز المعقدة.

للاستزادة، راجعوا درس خوارزميات الترتيب و درس هياكل البيانات: المكدسات والطوابير.

? دروس مشابهة

• ? Francais – Les Salutations (Bonjour, Au revoir) – Cours et exercices
• ? تسجيلات البكالوريا 2026 — كيفية وشروط التسجيل
• ? اللغة العربية — أسلوب الاستثناء: أدواته وأحكامه — السنة الثالثة متوسط — المنهاج