File size: 53,732 Bytes
97e683e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
1001
1002
1003
1004
1005
1006
1007
1008
1009
1010
1011
1012
1013
1014
1015
1016
1017
1018
1019
1020
1021
1022
1023
1024
1025
1026
1027
1028
1029
1030
1031
1032
1033
1034
1035
1036
1037
1038
1039
1040
1041
1042
1043
1044
1045
1046
1047
1048
1049
1050
1051
1052
1053
1054
1055
1056
1057
1058
1059
1060
1061
1062
1063
1064
1065
1066
1067
1068
1069
1070
1071
1072
1073
1074
1075
1076
1077
1078
1079
1080
1081
1082
1083
1084
1085
1086
1087
1088
1089
1090
1091
1092
1093
1094
1095
1096
1097
1098
1099
1100
1101
1102
1103
1104
1105
1106
1107
1108
1109
1110
1111
1112
1113
1114
1115
1116
1117
1118
1119
1120
1121
1122
1123
1124
1125
1126
1127
1128
1129
1130
1131
1132
1133
1134
1135
1136
1137
1138
1139
1140
1141
1142
1143
1144
1145
1146
1147
1148
1149
1150
1151
1152
1153
1154
1155
1156
1157
1158
1159
1160
1161
1162
1163
1164
1165
1166
1167
1168
1169
1170
1171
1172
1173
1174
1175
1176
1177
1178
1179
1180
1181
1182
1183
1184
1185
1186
1187
1188
1189
1190
1191
1192
1193
1194
1195
1196
1197
1198
1199
1200
1201
1202
1203
1204
1205
1206
1207
1208
1209
1210
1211
1212
1213
1214
1215
1216
1217
1218
1219
1220
1221
1222
1223
1224
1225
1226
1227
1228
1229
1230
1231
1232
1233
1234
1235
1236
1237
1238
1239
1240
1241
1242
1243
1244
1245
1246
1247
1248
1249
1250
1251
1252
1253
1254
1255
1256
1257
1258
1259
1260
1261
1262
1263
1264
1265
1266
1267
1268
1269
1270
1271
1272
1273
1274
1275
1276
1277
1278
1279
1280
1281
1282
1283
1284
1285
1286
1287
1288
1289
1290
1291
1292
1293
1294
1295
1296
1297
1298
1299
1300
1301
1302
1303
1304
1305
1306
1307
1308
1309
1310
1311
1312
1313
1314
1315
1316
1317
1318
1319
1320
1321
1322
1323
1324
1325
1326
1327
1328
1329
1330
1331
1332
1333
1334
1335
1336
1337
1338
1339
1340
1341
1342
1343
1344
1345
1346
1347
1348
1349
1350
1351
1352
1353
1354
1355
1356
1357
1358
1359
1360
1361
1362
1363
1364
1365
1366
1367
1368
1369
1370
1371
1372
1373
1374
1375
1376
1377
1378
1379
1380
1381
1382
1383
1384
1385
1386
1387
1388
1389
1390
1391
1392
1393
1394
1395
1396
1397
1398
1399
1400
1401
1402
1403
1404
1405
1406
1407
1408
1409
1410
1411
1412
1413
1414
1415
1416
1417
1418
1419
1420
1421
1422
1423
1424
1425
1426
1427
1428
1429
1430
1431
1432
1433
1434
1435
1436
1437
1438
1439
1440
1441
1442
1443
1444
1445
1446
1447
1448
1449
1450
1451
1452
1453
1454
1455
1456
1457
1458
1459
1460
1461
1462
1463
1464
1465
1466
1467
1468
1469
1470
1471
1472
1473
1474
1475
1476
1477
1478
1479
1480
1481
1482
1483
1484
1485
1486
1487
1488
1489
1490
1491
1492
1493
1494
1495
1496
1497
1498
1499
1500
1501
1502
1503
1504
1505
1506
1507
1508
1509
1510
1511
1512
1513
1514
1515
1516
1517
1518
1519
1520
1521
1522
1523
1524
1525
1526
1527
1528
1529
1530
1531
1532
1533
1534
1535
1536
1537
1538
1539
1540
1541
1542
1543
1544
1545
1546
1547
1548
1549
1550
1551
1552
1553
1554
1555
1556
1557
1558
1559
1560
1561
1562
1563
1564
1565
1566
1567
1568
1569
1570
1571
1572
1573
1574
1575
1576
1577
1578
1579
1580
1581
1582
1583
1584
1585
1586
1587
1588
1589
1590
1591
1592
1593
1594
1595
1596
1597
1598
1599
1600
1601
1602
1603
1604
1605
1606
1607
1608
1609
1610
1611
1612
1613
1614
1615
1616
1617
1618
1619
1620
1621
1622
1623
1624
1625
1626
1627
1628
1629
1630
1631
1632
1633
1634
1635
1636
1637
1638
1639
1640
1641
1642
1643
1644
1645
1646
1647
1648
1649
1650
1651
1652
1653
1654
1655
1656
1657
1658
1659
1660
1661
1662
1663
1664
1665
1666
1667
1668
1669
1670
1671
1672
1673
1674
1675
1676
1677
1678
1679
1680
1681
1682
1683
1684
1685
1686
1687
1688
1689
1690
1691
1692
1693
1694
1695
1696
1697
1698
1699
1700
1701
1702
1703
1704
1705
1706
1707
1708
1709
1710
1711
1712
1713
1714
1715
1716
1717
1718
1719
1720
1721
1722
1723
1724
1725
1726
1727
1728
1729
1730
1731
1732
1733
1734
1735
1736
1737
1738
1739
1740
1741
1742
1743
1744
1745
1746
1747
1748
1749
1750
1751
1752
1753
1754
1755
1756
1757
1758
1759
1760
1761
1762
1763
1764
1765
1766
1767
1768
1769
1770
1771
1772
1773
1774
1775
1776
1777
1778
1779
1780
1781
1782
1783
1784
1785
1786
1787
1788
1789
1790
1791
1792
1793
1794
1795
1796
1797
1798
1799
1800
1801
1802
1803
1804
1805
1806
1807
1808
1809
1810
1811
1812
1813
1814
1815
1816
1817
1818
1819
1820
1821
1822
1823
1824
1825
1826
1827
1828
1829
1830
1831
1832
1833
1834
1835
1836
1837
1838
1839
1840
1841
1842
1843
1844
1845
1846
1847
1848
1849
1850
1851
1852
1853
1854
1855
1856
1857
1858
1859
1860
1861
1862
1863
1864
1865
1866
1867
1868
1869
1870
1871
1872
1873
1874
1875
1876
1877
1878
1879
1880
1881
1882
1883
1884
1885
1886
1887
1888
1889
1890
1891
1892
1893
1894
1895
1896
1897
1898
1899
1
00:00:20,720 --> 00:00:24,220
طيب بسم الله الرحمن الرحيم المحاضرة هذه هي

2
00:00:24,220 --> 00:00:28,740
المحاضرة الأولى إن شاء الله في المساق هذا طبعًا

3
00:00:28,740 --> 00:00:32,360
إحنا كنا عملنا مقدمة، جاب الـ هكام تعريف بالمادة و

4
00:00:32,360 --> 00:00:35,820
تعريف بالـ syllabus تبعها، و الـ مطبق، و التطلبات الآن

5
00:00:35,820 --> 00:00:39,840
إحنا بنبدأ في الـ topics تبع المساق، و الـ topic الأول

6
00:00:39,840 --> 00:00:44,820
اللي عندنا اللي هو solving problems by searching

7
00:00:45,730 --> 00:00:51,150
ذكرنا أيش دور الـ search في موضوع الذكاء

8
00:00:51,150 --> 00:00:54,930
الاصطناعي، وقلنا إن كثير من المسائل يمكن صياغتها

9
00:00:54,930 --> 00:01:01,190
بحيث إنّه ينطرح أو تنحصر كافة الاحتمالات، أو

10
00:01:01,190 --> 00:01:09,470
الفرضيات الممكنة للتعامل مع المسألة، و التدرج في هذه

11
00:01:09,470 --> 00:01:12,490
الاحتمالات بحثًا عن اللي هو الـ solution

12
00:01:15,140 --> 00:01:19,620
طلبنا مثال، ولكن خلينا نرجع إلى هذا المثال اللي هو

13
00:01:19,620 --> 00:01:24,980
مثال لعبة الـ 8 puzzle، بتذكروها؟ وكان في مثال آخر

14
00:01:24,980 --> 00:01:29,900
لخريطة رومانية، خلينا نرجع عليهم بداية واحدة

15
00:01:29,900 --> 00:01:34,320
للعبة الـ 8 puzzle، زي ما بتذكروا، أو زي ما الكل

16
00:01:34,320 --> 00:01:40,760
بيعرف، عادةً، إنه يكون هنا وضع معين للعبة، و القطع

17
00:01:40,760 --> 00:01:47,480
مُرتبة بترتيب عشوائي. إحنا مطلوب منا أن نرتبها بهذا

18
00:01:47,480 --> 00:01:51,660
الترتيب، أو ممكن برضه كمان يكون بدل من أنه 1,2,3,4

19
00:01:51,660 --> 00:02:02,660
,5,6 زي هيك، ممكن يكون الترتيب المطلوب هو يعني

20
00:02:02,660 --> 00:02:07,920
دائر ما يدور اللوحة، المهم إن في عندنا initial

21
00:02:07,920 --> 00:02:12,100
state أو start state، وفي عندنا goal state أو final

22
00:02:12,100 --> 00:02:17,230
state. اللعبة هذه لو أنا بدي ألعبها، بألعبها عن طريق

23
00:02:17,230 --> 00:02:21,590
إنّي أنا بحرك القطع الصغيرة، القطع المرقمة، حركات إلى

24
00:02:21,590 --> 00:02:24,830
أن أعمل الترتيب. الـ computer لو إحنا بدنا الكلام

25
00:02:24,830 --> 00:02:28,090
عن الـ computer system، الـ computer system برضه

26
00:02:28,090 --> 00:02:33,230
هيعمل نفس الشيء، بأنه يعمل سلسلة من الحركات تؤدي من

27
00:02:33,230 --> 00:02:37,990
الـ start state إلى الـ goal state، وهذه السلسلة من

28
00:02:37,990 --> 00:02:43,230
الحركات هي أصلاً عبارة عن مسار. لو أنا جيت من الـ

29
00:02:43,230 --> 00:02:47,450
start state، أخدت الـ start state، ما بديش أقسم

30
00:02:47,450 --> 00:02:50,830
التفاصيل تبعها الآن، بس بدي أعبر عن التشعب في

31
00:02:50,830 --> 00:02:55,270
الاحتمالات على شكل tree. هذه الـ start state، إيش

32
00:02:55,270 --> 00:03:00,310
الاحتمالات اللي ممكن تنبثق منها؟ يعني مثلًا الآن

33
00:03:00,310 --> 00:03:04,130
الستة ممكن تيجي هنا، الخمسة ممكن هنا، الاتنين ممكن هنا،

34
00:03:04,130 --> 00:03:07,850
ممكن الثلاثة ممكنة، يعني أربع احتمالات بنعبر عنهم

35
00:03:07,850 --> 00:03:11,330
ببساطة على أساس إنه مثلًا الاحتمال الأولاني أن

36
00:03:11,330 --> 00:03:15,480
الاتنين تنزل تحت، الاحتمال الثاني

37
00:03:15,480 --> 00:03:21,660
إنّ الخمسة تروح يمين، الاحتمال الثالث اللي هو الستة

38
00:03:21,660 --> 00:03:30,780
تمشي شمال، الاحتمال الأخير إن الثلاثة تطلع لفوق. كل

39
00:03:30,780 --> 00:03:35,780
واحد من احتمالات هذه بينتج عنه احتمالات نسميها

40
00:03:35,780 --> 00:03:40,360
actions. كل واحد من الـ actions هذه بينتج عنه state

41
00:03:40,360 --> 00:03:44,620
جديدة، مظبوط. الـ state هنا لما إحنا نحرك الاتنين

42
00:03:44,620 --> 00:03:49,380
down، يصير الفرار هنا مظبوط، والاتنين تحت، والباقي

43
00:03:49,380 --> 00:03:57,360
كله زي ما هو. ممكن

44
00:03:57,360 --> 00:04:01,200
تتخيل أنت باقي الـ states الثانية للـ actions الأخرى

45
00:04:01,200 --> 00:04:04,520
لأن كل واحدة من الـ states هذه الأربعة برضه ممكن

46
00:04:04,520 --> 00:04:08,010
تفرع منها مجموعة من الاحتمالات. يعني مثلًا هذا الـ state

47
00:04:08,010 --> 00:04:11,190
الآن، أنا إيش الاحتمالات اللي ممكن تنبثق منها؟ إنه

48
00:04:11,190 --> 00:04:14,670
الأربعة تتحرك شمال، السبع تتحرك يمين، الاثنين تتحرك

49
00:04:14,670 --> 00:04:19,090
ثاني لفوق زي ما كانت. هذا بنحطه إحنا كواحد من

50
00:04:19,090 --> 00:04:27,970
الاحتمالات أو الـ actions. لكن

51
00:04:27,970 --> 00:04:34,090
ممكن نعمل option في الـ system إنه نمنع إنه ياخد

52
00:04:34,090 --> 00:04:38,610
نفس الـ action اللي رجعه على الـ parent state هذا.

53
00:04:38,610 --> 00:04:44,830
الآن هذا الـ parent state تبعها ماشي. فـ… و يتخيل

54
00:04:44,830 --> 00:04:47,610
بابه نفس الشيء اللي نعمله، و الـ states اللي جاية

55
00:04:47,610 --> 00:04:49,790
هنا، و الـ states اللي جاية هنا من هنا. هذا الكلام

56
00:04:49,790 --> 00:04:53,830
بيعطيني فضاء الاحتمالات اللي هو الـ state space.

57
00:04:53,830 --> 00:04:58,460
state space، تمام. الـ tree هذه تُعبر عن الـ state

58
00:04:58,460 --> 00:05:02,340
space لأن

59
00:05:02,340 --> 00:05:06,060
الـ state space هذا، الكمبيوتر لو استطاع… لو إحنا

60
00:05:06,060 --> 00:05:11,500
… يعني استطعنا… استطعنا نخلي الـ system يبني الـ

61
00:05:11,500 --> 00:05:14,940
state space هذا. بعد هالكلام، نخليه أيضًا يعمل إيش؟

62
00:05:14,940 --> 00:05:20,620
search، يبحث في هذا الـ state space، ببحث عن إيش؟ عن

63
00:05:20,620 --> 00:05:23,640
الـ goal state. الـ goal state هذه ممكن تبقى في

64
00:05:23,640 --> 00:05:27,150
حالتنا في اللعبة هذه، ممكن تبقى موجودة في مكان واحد

65
00:05:27,150 --> 00:05:35,890
أو أكثر. يعني ممكن يلقاها من خلال مسار هذا

66
00:05:35,890 --> 00:05:38,910
أو يلقاها من خلال مسار آخر. ليش؟ لأن في اللعبة هذه

67
00:05:38,910 --> 00:05:46,070
بالتحديد، ممكن أكثر من سلسلة من الخطوات تؤدي إلى

68
00:05:46,070 --> 00:05:53,110
ترتيب اللوحة، تؤدي إلى ترتيب اللوحة بالشكل المطلوب.

69
00:05:53,580 --> 00:05:59,420
فأصبحت المسألة أن نحن نستطيع أن نحل مشكلة مثل هذه

70
00:05:59,420 --> 00:06:03,280
المشكلة، الـ 8 puzzle، التي تتطلب ذكاء بشري، ممكن نجعل

71
00:06:03,280 --> 00:06:09,400
الـ system يحلها بذكاء اصطناعي، من خلال أن الـ system

72
00:06:09,400 --> 00:06:15,220
يعمل formulation للمشكلة على شكل tree من الـ start، من الـ

73
00:06:15,220 --> 00:06:19,940
states، الـ possible states، وبعد كده يعمل بحث، يعمل

74
00:06:19,940 --> 00:06:24,740
search في هذه الـ tree، بحثًا عن الـ goal state، و الـ

75
00:06:24,740 --> 00:06:27,960
solution. الـ solution اللي مطلوب هو عبارة عن الـ

76
00:06:27,960 --> 00:06:34,100
goal state، و عن سلسلة الخطوات اللي أدت إليها، بدايةً

77
00:06:34,100 --> 00:06:37,460
من البداية

78
00:06:37,460 --> 00:06:41,260
من الـ initial state. فهذه سلسلة الخطوات بتشكل

79
00:06:41,260 --> 00:06:46,210
المسار، أو الـ path. فالـ path، تمام، هو في حالته الـ

80
00:06:46,210 --> 00:06:49,690
solution، لأن الـ path يحمل في مضمونه الـ start و الـ

81
00:06:49,690 --> 00:06:53,790
goal، ماشي؟ لأن في ممكن يكون في هذه أكثر من path،

82
00:06:53,790 --> 00:07:00,570
أكثر من path يؤدي من الـ initial إلى الـ goal، فبنكون

83
00:07:00,570 --> 00:07:05,770
معنيين بالـ shortest path، وهذه قضية إضافية. المهم في

84
00:07:05,770 --> 00:07:13,300
الأول هي نطلع على آليات اللي ممكن إحنا نصممها أو

85
00:07:13,300 --> 00:07:21,400
ندرسها لعملية البحث في حد ذاتها، عملية الـ

86
00:07:21,400 --> 00:07:25,900
optimization، اللي هو إنه يكون الـ path أقصر ما يمكن،

87
00:07:25,900 --> 00:07:32,920
أو أقل تكلفة. هذه نحكي عنها برضه كمان شوية. الآن هذه

88
00:07:32,920 --> 00:07:41,240
الآليات البحث ممكن نصنفها إلى uninformed

89
00:07:43,270 --> 00:07:50,390
و informed. نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن

90
00:07:50,390 --> 00:07:50,490
نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن

91
00:07:50,490 --> 00:07:50,830
نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن

92
00:07:50,830 --> 00:07:51,950
نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن

93
00:07:51,950 --> 00:07:59,870
نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن

94
00:07:59,870 --> 00:08:10,030
نحن نحن نحن

95
00:08:10,030 --> 00:08:12,770
نحن

96
00:08:13,140 --> 00:08:16,960
في الـ uninformed هنا. uninformed، ولا بدنا ما

97
00:08:16,960 --> 00:08:20,500
نلخبطش ما بين uninformed هذه، وما بين uniform.

98
00:08:20,500 --> 00:08:23,740
دائمًا أنا نفسي بتلخبط منها، ماهيها، بتلخبط منها

99
00:08:23,740 --> 00:08:27,420
ماهيها، تمام؟ هنا uninformed، عشان أنا حطيت الـ dash

100
00:08:27,420 --> 00:08:33,840
بمعنى غير، يعني لا تنظر إلى معلومات إضافية.

101
00:08:33,840 --> 00:08:38,890
الـ Uninformed هي تستفيد من معلومات

102
00:08:38,890 --> 00:08:47,350
إضافية لتحسين أدائها في عملية الـ Search. الـ

103
00:08:47,350 --> 00:08:50,250
Uninformed Strategies التي كتبتموها يا تُوبينا في

104
00:08:50,250 --> 00:08:54,070
منهم اثنتين نعرفهم مسبقًا.

105
00:08:56,470 --> 00:09:01,250
الـ breadth first والـ depth first، صح؟ الـ breadth

106
00:09:01,250 --> 00:09:04,890
first والـ depth first، هدول غالبًا ما بيمروا علينا

107
00:09:04,890 --> 00:09:08,270
في مادة الـ data structure أو في مادة الـ algorithms.

108
00:09:08,270 --> 00:09:14,110
ببساطة شديدة، الـ breadth first هذا بذكر كيف آلية

109
00:09:14,110 --> 00:09:18,430
البحث في هذا الـ… خلي بالك وإحنا لما نقول الآن

110
00:09:18,430 --> 00:09:23,030
strategy، هدول إيش؟ strategies، صح؟ strategy، ندفن على

111
00:09:23,030 --> 00:09:29,320
إنهم search strategies. الآن كلمة Strategy يُقصد

112
00:09:29,320 --> 00:09:34,260
بيها ترتيب زيارة الـ nodes. هدول متفقين على إنهم

113
00:09:34,260 --> 00:09:40,900
nodes هم states، وهم nodes. بنذكر بالفرق بين ليش

114
00:09:40,900 --> 00:09:44,100
أحيانًا بيسميهم states، و ليش أحيانًا بيسميهم nodes.

115
00:09:44,100 --> 00:09:48,040
بنذكر… بس الآن وإحنا بنحكي عن الـ tree بنسميهم

116
00:09:48,040 --> 00:09:54,060
nodes. التنقل من الـ node إلى اللي بعدها، اللي بيحكم

117
00:09:54,060 --> 00:09:58,420
الانتقال من الـ parent إلى مين، أو من الـ node إلى مين،

118
00:09:58,420 --> 00:10:01,740
هذا هو المقصود بالـ strategy. ففي الـ breadth first

119
00:10:01,740 --> 00:10:06,080
strategy، الـ order بيكون من وين لوين؟ لو أنا واقف

120
00:10:06,080 --> 00:10:12,300
على node، وفحصتها، ولقيت إن هي مش الـ goal، بروح

121
00:10:12,300 --> 00:10:17,280
على مين؟ على الـ siblings تبعونها، ماشي؟ بنختار الـ

122
00:10:17,280 --> 00:10:21,840
siblings، حتى وإن كان إلها children، بأجلهم. هذا هو

123
00:10:21,840 --> 00:10:25,740
الفرق الأساسي بين الـ breadth والـ depth، ما بين على

124
00:10:25,740 --> 00:10:30,520
الـ breadth. الـ depth إيش بيسوي؟ بيعطي أولوية للـ children

125
00:10:30,520 --> 00:10:39,140
على الـ siblings، صح؟ وبالتالي الـ breadth بيمسح، بيعمل

126
00:10:39,140 --> 00:10:45,700
scanning للـ tree بالشكل هذا، level by level، مظبوط.

127
00:10:45,700 --> 00:10:48,640
level by level، بيبدأ في الـ initial state، طبعًا الـ

128
00:10:48,640 --> 00:10:56,190
initial state نادرًا بتكون هي الـ goal، صح؟ فبينتقل منها

129
00:10:56,190 --> 00:11:00,970
تلقائيًا، طبعًا هو هيفحصها، هل هي goal؟ لأ، مش goal، تمام.

130
00:11:00,970 --> 00:11:07,030
بينتقل على طول على الـ children تبعونها. الانتقال

131
00:11:07,030 --> 00:11:11,050
إلى الـ children، طبعًا بناء على مين؟ أو تحديد الـ

132
00:11:11,050 --> 00:11:15,390
children بناء على أي actions possible هنا في هذا

133
00:11:15,390 --> 00:11:19,090
الـ state، كان الـ actions أربع actions، بينما هنا

134
00:11:19,090 --> 00:11:24,530
كانت ثلاثة بس، حسب الـ state، بيختلف الـ actions اللي

135
00:11:24,530 --> 00:11:32,410
مسموحة. المهم إنه بعد ما خلص من الـ node هذه، استكشف

136
00:11:32,410 --> 00:11:35,670
إنّها لها أربعة children، اللي أنا بدي آخدهم، بدي آخد

137
00:11:35,670 --> 00:11:40,550
من الشمال، الأولى هذه، بعد هي… بعد ما… طبعًا ما

138
00:11:40,550 --> 00:11:44,690
ياخدها، هيفحصها، هيلاقيها مش goal، فبدي انتقل إلى

139
00:11:44,690 --> 00:11:50,570
واحدة بعدها، هينتقل إلى هذه، لأن breadth first طبعًا

140
00:11:50,570 --> 00:11:55,270
فهينتقل إلى هذا، ثم إلى هذا، ثم إلى هذا. بعد ما يخلص

141
00:11:55,270 --> 00:11:59,590
الـ level كله، بيبدأ في الـ children تبع الأولى، و

142
00:11:59,590 --> 00:12:03,190
بياخدهم برضه كمان واحدة ورا الثانية، وما يخلصوا، و

143
00:12:03,190 --> 00:12:08,070
بعد ما يخلصوا، بتيجي للـ children تبع واحد ثاني، طبعًا

144
00:12:08,070 --> 00:12:10,850
بعدين الـ children تبع واحد ثالثة، إلى إلا إذا لقى

145
00:12:10,850 --> 00:12:15,330
الـ goal موجودة هنا، صح؟ okay. الآن هذا الكلام إحنا

146
00:12:15,330 --> 00:12:19,180
بنعرفه، مش جديد علينا، والـ depth أيضًا، ده عارف إنه مش

147
00:12:19,180 --> 00:12:22,560
جديد علينا. الـ depth هيكون إيش؟ إنه بعد ما ينتقل من

148
00:12:22,560 --> 00:12:26,700
هنا إلى هنا، مش هيشوف هذه، إيش؟ اللي بعد ما يخلص الـ

149
00:12:26,700 --> 00:12:30,460
children تبعهم، فهينتقل على أول child. إذا أول child

150
00:12:30,460 --> 00:12:33,420
برضه إله كمان children، مش هيشوف على أخته، مش

151
00:12:33,420 --> 00:12:36,500
هيشوف أخته. هذا الـ child إيش؟ اللي برضه لما… واضح

152
00:12:36,500 --> 00:12:40,300
فعشان هي اسمها الـ depth، العمق أولًا، depth first. هذه كـ

153
00:12:40,300 --> 00:12:48,960
breadth، الاتساع أو العرض أولًا، صح؟ تمام. الآن قبل ما

154
00:12:48,960 --> 00:12:54,640
ننتقل إلى الـ uniform cost، ولا الـ depth limited، و

155
00:12:54,640 --> 00:12:57,020
لا الـ iterative deepening، اللي هم الـ other

156
00:12:57,020 --> 00:13:03,060
strategies. يعني واحد، اثنين، ثلاثة، أربعة، خمسة

157
00:13:03,060 --> 00:13:07,120
uninformed strategies. خلينا نتفق على بعض المصطلحات

158
00:13:07,120 --> 00:13:11,080
اللي هو موجودة عندنا هنا على الـ slide، يسار فيها.

159
00:13:12,180 --> 00:13:17,180
الـ nodes هذه هي states، قدامي من طلع الـ algorithms

160
00:13:17,180 --> 00:13:22,480
الخوارزميات. بنوضح إيش يعني الفرق ما بين الـ state و

161
00:13:22,480 --> 00:13:26,360
ما بين الـ node. الـ N، خليني أعتبره نفس الشيء. فالـ

162
00:13:26,360 --> 00:13:30,400
node الواحدة هي الـ state، صح؟ الـ actions معروفين،

163
00:13:30,400 --> 00:13:36,930
صاروا واضحين، اللي هو إيش يمكن عمله على الـ state، وكل

164
00:13:36,930 --> 00:13:40,530
واحد من هذه الـ actions إيش بينتج عنه؟ طبعًا هينتج

165
00:13:40,530 --> 00:13:46,570
عنه states جديدة. for each single action، هيطلع

166
00:13:46,570 --> 00:13:55,090
single state. الـ goal test هو

167
00:13:55,090 --> 00:14:02,530
عبارة عن اختبار بده يقع على الـ algorithm، بتوقعه

168
00:14:02,530 --> 00:14:09,070
هذا الاختبار على… على أي واحد من الـ states، عشان بهدف

169
00:14:09,070 --> 00:14:14,010
الفحص، إذا كانت هي الـ goal اللي إحنا بنبحث عنه، ولا

170
00:14:14,010 --> 00:14:18,770
لا، ماشي؟ فالـ goal test هو عبارة عن اختبار بتوقعه الـ

171
00:14:18,770 --> 00:14:22,610
algorithm على الـ state، بهدف إنه يعرف إذا كان هذه

172
00:14:22,610 --> 00:14:26,190
الـ goal… هذه الـ state هي goal بتاعي، خلا

223
00:18:36,600 --> 00:18:42,240
اللي بيوضح عندي أن في four possible actions، تمام

224
00:18:42,240 --> 00:18:48,500
فبمجرد أن نعرف أن في كذا عدد معين من ال

225
00:18:48,500 --> 00:18:54,220
actions، وكل action إيش الـ state اللي.. اللي بيدّي

226
00:18:54,220 --> 00:18:58,580
إلها؟ فخلاص هدول الـ states برمجيا إحنا ممكن نخزنهم

227
00:18:58,580 --> 00:19:02,420
في some data structure على أساس لما ييجي دورهم

228
00:19:02,420 --> 00:19:07,340
للفحص نفحصهم، فهدول هم اللي أقصد أنا بكلمة أنه تم

229
00:19:07,340 --> 00:19:11,720
استكشافهم، تم استكشافهم، ربما أيضا كمان هذه لما

230
00:19:11,720 --> 00:19:15,150
نولّفنا عليها برضه تم استكشاف أن في إلها كذا

231
00:19:15,150 --> 00:19:18,770
possible action بيعطيني كذا possible state، فهدول

232
00:19:18,770 --> 00:19:24,050
أيضا ينضموا إلى مجموعة الـ states اللي تم استكشافها

233
00:19:24,050 --> 00:19:31,490
هذا الاستكشاف هو المقصود هنا بكلمة expansion، فالـ

234
00:19:31,490 --> 00:19:36,390
algorithm بصفة عامة بدها تعمل looping، في كل دورة

235
00:19:36,390 --> 00:19:40,970
من دوراتها، في كل iteration بدها تشوف if there are no

236
00:19:40,970 --> 00:19:47,190
candidates، هذا الـ termination، إذا لم يبقى كل ما تم

237
00:19:47,190 --> 00:19:50,870
استكشافه تم فحصه، لأنه لم يبقى شيء، انتهينا من كل

238
00:19:50,870 --> 00:19:55,970
اللي نريده، يبقى خلاص هذا return failure

239
00:19:55,970 --> 00:20:03,750
لأننا لم نجده، الآن إذا هذا الكلام مش صحيح يعني لسه

240
00:20:03,750 --> 00:20:08,350
ضايل فيه، فبنتقل هنا علشان إيش ناخد واحدة من اللي

241
00:20:08,350 --> 00:20:12,050
ضايلين ونبحث عنها، choose a leaf node

242
00:20:12,050 --> 00:20:16,170
هدول كلهم اللي تم استكشافهم الآن في هذه اللحظة هم

243
00:20:16,170 --> 00:20:21,350
leaves بالنسبة للـ system مابن عرفش إشي وراهم، فهم

244
00:20:21,350 --> 00:20:26,710
بالنسبة له leaves، تمام، choose هنا كلمة

245
00:20:26,710 --> 00:20:31,410
choose هي اللي أشهر في مربط الفرص بالنسبة للـ

246
00:20:31,410 --> 00:20:37,190
strategies، لأن الـ choice بيتمد على الـ strategy في

247
00:20:37,190 --> 00:20:40,930
الـ  breakfast بعمل choosing لمن؟ للـ siblings، بالدبف

248
00:20:40,930 --> 00:20:44,710
بعمل للـ children، في غير هيكة حسب إيش الـ strategy

249
00:20:44,710 --> 00:20:48,870
كلمة الآن بالنسبة لك، فـ choose a leaf node for a

250
00:20:48,870 --> 00:20:54,030
strategy according to a strategy، الآن إذا هذا الـ

251
00:20:54,030 --> 00:20:58,190
node contains a goal، هنا الآن إحنا بدنا نميز ما

252
00:20:58,190 --> 00:21:00,130
بين الـ node وما بين الـ state

253
00:21:03,500 --> 00:21:06,080
الـ Node هي أبعاد Data Structure، والـ Data

254
00:21:06,080 --> 00:21:10,080
Structure هذه فيها عدة عناصر أو عدة Properties أو

255
00:21:10,080 --> 00:21:16,240
عدة Data Items، من ضمنها الـ data تبع الـ state، من

256
00:21:16,240 --> 00:21:19,520
ضمنها الوصف تبع الـ state، لكن أيضا في غير الـ state

257
00:21:19,520 --> 00:21:23,160
في عندك مثلا الـ pointers تبعات من الـ parents، وفي

258
00:21:23,160 --> 00:21:26,400
عندك الـ evaluation تبعها

259
00:21:30,990 --> 00:21:34,870
النود هي عبارة عن data structure تحتوي على عدة

260
00:21:34,870 --> 00:21:40,510
مضامين أو عدة content data items، من ضمن هذه وليس

261
00:21:40,510 --> 00:21:47,110
كل شيء هو بيانات الـ state، إذا النود كنتز A goal

262
00:21:47,110 --> 00:21:52,050
state، لو جلك A فلماذا ما جلش الـ V؟ إحنا بيجعلنا

263
00:21:52,050 --> 00:21:55,350
واحدة goal، ولا في كمان added goals في اللعبة

264
00:21:55,350 --> 00:21:59,710
تبعتنا دي؟ فش إلا goal واحد بنحدده إحنا من

265
00:21:59,710 --> 00:22:05,430
البداية أن أنا بدي أرتب اللوحة بهذا الترتيب المحدد

266
00:22:05,430 --> 00:22:09,530
لكن إذا أنا في اللعبة بدي أقبل أنه يرتب هيك أو

267
00:22:09,530 --> 00:22:13,230
يرتب هيك، يعني يفوز اللاعب إذا كان رتبها هيك أو

268
00:22:13,230 --> 00:22:18,020
رتبها هيك، يبقى صار عندي two possible goals، وفي بعض

269
00:22:18,020 --> 00:22:21,620
المثالات الأخرى ممكن يبقى فيها أكثر من possible

270
00:22:21,620 --> 00:22:27,660
goal، أكثر من state تحقق الهدف اللي أنا ببحث عنه، فـ

271
00:22:27,660 --> 00:22:33,580
if the node contains a goal، قد يكون هنا تخيل أنت a

272
00:22:33,580 --> 00:22:37,520
set of goals، وقد يكون هنا الـ set مافيش فيه إلا

273
00:22:37,520 --> 00:22:43,140
state واحدة أو فيه multiple states، فأنا بفحص الـ

274
00:22:43,140 --> 00:22:48,340
node أو الـ state اللي أمامي، بشوف بقارنها هل متطابقة

275
00:22:48,340 --> 00:22:53,040
للـ goal أو أي واحد من الـ goals إذا هم مش متعددين،

276
00:22:53,040 --> 00:22:58,620
multiple goals، else إذا مش مالاقيش الـ goal تبعي

277
00:22:58,620 --> 00:23:03,280
يبقى إيش بده أعمل؟ further expansion، بدي المزيد من

278
00:23:03,280 --> 00:23:06,860
التوسع، بمعنى أنه أشوف هذا الـ node اللي أنا فحصته

279
00:23:07,240 --> 00:23:11,900
وطلعت مش goal، هل بيتفرع منها possible states ولا

280
00:23:11,900 --> 00:23:15,500
لأ؟ هل ممكن في actions تطبق عليها وتعطيّني states؟

281
00:23:15,500 --> 00:23:19,860
إذا ك.. إذا صحيح بنعمل هذا الكلام وبنحفظ الـ

282
00:23:19,860 --> 00:23:27,460
states الجديدة في nodes وبنحطهم في الـ queue في

283
00:23:27,460 --> 00:23:30,100
الـ data structure المعدة، هذه الـ data structure قد

284
00:23:30,100 --> 00:23:33,480
تكون الـ queue، قد تكون stack، قد تكون list

285
00:23:45,800 --> 00:23:50,720
هذا المثال الآن التالي بيطبق المفاهيم هذه اللي شفناها، بس للأسف الـ project مش واضح عشان فيه لون

286
00:23:50,720 --> 00:23:54,280
أخضر ولون أصفر، بس مندي أرجعكم على الخريطة اللي

287
00:23:54,280 --> 00:24:00,760
هي خريطة رومانيا اللي موجودة كمثال في الكتاب، بليست

288
00:24:00,760 --> 00:24:05,940
من المجموعة من المدن، والمدن هذه موصولة البعض بخطوط

289
00:24:05,940 --> 00:24:11,630
كل خط labelled بالرقم، الرقم هذا هو عبارة عن

290
00:24:17,070 --> 00:24:21,110
المسافة، المسافة، ف أنا لو بدي أنا  مقبل من هذه

291
00:24:21,110 --> 00:24:24,450
المدينة اسمها Arad، وبدي أروح على هذه المدينة

292
00:24:24,450 --> 00:24:29,950
اسمها Bucharest، ففي عندي طبعا أكثر من أكثر من

293
00:24:29,950 --> 00:24:34,550
مسار، أنا لو بدي كإنسان بدي أدور على المسارات وأحسب

294
00:24:34,550 --> 00:24:40,520
المسارات عشان أشوف مين أكثر واحد شكله بيقول

295
00:24:40,520 --> 00:24:46,300
أنه أقصر واحد، لأن  التلات خطوات بس الـ course مش عدد

296
00:24:46,300 --> 00:24:50,600
الخطوات، لازم أحسب إجمالي الـ course تبعت كل الـ hubs

297
00:24:50,600 --> 00:24:55,740
علشان أتأكد، وبعدين أشوف التاني، هاي واحد آخر صح؟

298
00:24:55,740 --> 00:25:02,100
واحد ثالث ورابع، وفي إيش كمان؟ فيه هنا برضه كمان

299
00:25:02,100 --> 00:25:07,820
هاي واحد هيك وهاي واحد هيك وهاي واحد هيك، صح؟ فيه

300
00:25:07,820 --> 00:25:09,060
الـ various

302
00:25:15,900 --> 00:25:20,080
الآن الـ system لو بدي ياخد هذه المسألة هيتعامل

303
00:25:20,080 --> 00:25:27,450
معها برضه على أساس state space problem ويعمل

304
00:25:27,450 --> 00:25:32,510
search في هذا الـ state space، بحث عن المدينة Bucharest

305
00:25:32,510 --> 00:25:41,310
ويحسب كل مسار  مُؤدية إلى Bucharest ويطلع الأفضل

306
00:25:41,310 --> 00:25:46,990
لأن لو بدأ نمشي breadth first في عملية البحث هاي

307
00:25:46,990 --> 00:25:51,430
Arad، إيش اللي هي الـ start state تبعتنا، إيش الـ

308
00:25:51,430 --> 00:25:54,130
possible states، أنه ممكن أن أجه في هذا الاتجاه أو

309
00:25:54,130 --> 00:25:58,380
في هذا أو في هذا الاتجاه، الأولاني يوديني إلى

310
00:25:58,380 --> 00:26:05,400
Timisoara هيتم اختصارا، الخيار الثاني يوديني إلى

311
00:26:05,400 --> 00:26:10,320
Sibiu هيتم اختصارا، الخيار الثالث يوديني إلى Zerind

312
00:26:10,320 --> 00:26:15,780
هيتم اختصارا، كل واحدة منهم، يعني لو أنا روحت على

313
00:26:15,780 --> 00:26:21,080
Timisoara، في عندي خيار واحد فقط، لكن لو روحت على

314
00:26:21,080 --> 00:26:26,200
Sibiu، Sibiu في عندها واحد اثنين تلاتة خيارات، مظبوط

315
00:26:26,200 --> 00:26:32,700
لو روحت على Zerind في خيار واحد فقط، صح، الآن نفس

316
00:26:32,700 --> 00:26:37,780
القالب أن إحنا ممكن نتدرج من السلسلة في فضاء

317
00:26:37,780 --> 00:26:42,220
الاحتمالات فيه كله، وطبعا فلا نصل Bucharest في أكثر من

318
00:26:42,220 --> 00:26:47,540
مكان، صح، أكثر من مكان، وبالتالي في أكثر من مسار، هذا

319
00:26:47,540 --> 00:26:53,320
الكلام، خليني أنا بس أضيف ملاحظة هيك على الجانب، إذا

320
00:26:53,320 --> 00:27:02,280
بتذكروا الفرق بين الـ tree والـ graph، إذا

321
00:27:02,280 --> 00:27:04,620
بتذكروا هذا الكلام من الـ data structure، إذا حد

322
00:27:04,620 --> 00:27:09,080
بيذكره، الفرق بين الـ tree والـ graph، إحنا حتى الآن

323
00:27:09,080 --> 00:27:15,580
كلّ رسمنا trees، لكن هذه الرسمة أقرب للـ graph

324
00:27:19,570 --> 00:27:22,750
حد عنده جواب تاني؟ الـ tree زي ما يكون الـ tree

325
00:27:22,750 --> 00:27:29,590
تمثيل لـ graph في حالة خاصة

326
00:27:29,590 --> 00:27:33,230
..حالة خاصة؟ مين هو اللي حالة خاصة؟ الـ tree حالة

327
00:27:33,230 --> 00:27:36,710
خاصة من مين؟ من الـ graph، كيف يعني؟ لأن الـ graph..

328
00:27:36,710 --> 00:27:41,050
الـ graph two way، ممكن الـ child يكون parent، يعني

329
00:27:41,050 --> 00:27:44,670
يكون في بينهم two way relation مع الـ parent أو

330
00:27:44,670 --> 00:27:47,740
كذا parent، يعني ممكن نفس الـ child يكون له كذا

331
00:27:47,740 --> 00:27:49,860
parent، بس في الـ tree لأ، الـ child يكون له parent

332
00:27:49,860 --> 00:27:53,980
واحد، جميل، صحيح هذا الكلام، بنقوله بكلمة واحدة

333
00:27:53,980 --> 00:28:00,040
بسيطة وهي أن في الـ tree مافيش loops، مافيش cycles

334
00:28:00,040 --> 00:28:05,600
صحيح، لأ، يعني أنا هنا أصلا ليش سموها tree؟ الأغصان

335
00:28:05,600 --> 00:28:09,460
ما بتلتقيش تتشبك مع بعض تاني، الأغصان بتتفرع وبتتفرع

336
00:28:09,460 --> 00:28:13,860
ما في غصنين يلتقوا مع بعض أو يتجابلوا مع بعض في إيش

337
00:28:13,860 --> 00:28:19,750
في node، وهذا لو تجابلوا مع بعض في node، معناه ده

338
00:28:19,750 --> 00:28:26,010
أكثر من cycle، فهما في كلاهما عبارة عن مجموعة من

339
00:28:26,010 --> 00:28:30,030
الـ graph والـ tree، مجموعة من الـ nodes مربوطين بـ links

340
00:28:30,030 --> 00:28:37,550
بـ links، مظبوط، إنما ليش الـ tree الـ child له parent

341
00:28:37,550 --> 00:28:44,010
واحد فقط؟ الـ graph ممكن الـ child، هاي الـ child يكون

342
00:28:44,010 --> 00:28:50,450
له two parents، هدول وجودهم أصلا فتح المجال

343
00:28:50,450 --> 00:28:56,030
لوجود إيش؟ الـ cycle، فإحنا الآن الـ search تبعنا

344
00:28:56,030 --> 00:29:02,970
ممكن الـ state space ممكن يبقى tree، تفرعاته

345
00:29:02,970 --> 00:29:08,210
مابتلتقيش، أو يكون إيش؟ graph تلتقى، وفي الحالتين

346
00:29:08,210 --> 00:29:12,650
أنا بتعامل معه بكل الـ strategies هذه، شايف كيف يعني؟

347
00:29:12,650 --> 00:29:15,410
أنا لو أنا الآن هنا على الـ siblings، بدأت أمشي depth

348
00:29:15,410 --> 00:29:18,910
first، بخش بشوف إيش الـ children، وهدول إيش اللي

349
00:29:18,910 --> 00:29:23,170
هتفرع منها، وأشوف هدول، الـ depth first، لو بدأت أدخل

350
00:29:23,170 --> 00:29:27,050
breadth first، بخش على هدول وبستكشف إنهم فيهم الـ

351
00:29:27,050 --> 00:29:30,010
children، بس بروحش أحصيهم بالأول، بروح على مين؟ الـ

352
00:29:30,010 --> 00:29:35,970
siblings، وبعد هيك بأمشي على الـ children تبعهم للـ

353
00:29:35,970 --> 00:29:40,250
siblings، ثم الـ children، فبغض النظر عن أي tree ولا

354
00:29:40,250 --> 00:29:45,180
graph، الـ strategies

355
00:29:45,180 --> 00:29:52,620
هذه ممكن تنطبق، طيب خلينا الآن نكمل في شغلة أخيرة

356
00:29:52,620 --> 00:30:01,480
حسب الوقت اللي عندنا، اللي هو أن إحنا بدنا بعض

357
00:30:01,480 --> 00:30:09,040
المعيار اللي نميز على أساسها ما بين الـ search

358
00:30:09,040 --> 00:30:10,000
strategies

359
00:30:13,990 --> 00:30:22,830
هذا slide يوضح الفرق بين مفهوم الـ state ومفهوم الـ

360
00:30:22,830 --> 00:30:27,650
node، هذا يمثل الـ state، فهي مش أكثر من إيش؟ القطع

361
00:30:27,650 --> 00:30:33,810
وكيف ترتيبها، هذه المعلومات في جزء من الـ data

362
00:30:33,810 --> 00:30:37,450
structure اللي هي الـ node، الـ data structure اللي

363
00:30:37,450 --> 00:30:42,050
بتحتوي على الـ level، والـ depth، والـ parent، وإيش؟

364
00:30:42,050 --> 00:30:46,790
possible actions،  خزانين embedded بداخل نفس الـ data

365
00:30:46,790 --> 00:30:51,670
structure، طيب

366
00:30:51,670 --> 00:30:54,990
إحنا المرحلة الـ search strategies اللي قلنا بدنا

367
00:30:54,990 --> 00:30:59,250
نطلع الآن على بعض المعايير أو الـ measures اللي

368
00:30:59,250 --> 00:31:02,990
بنقيم هذه الـ strategies على أساسها، فيه هنا

369
00:31:02,990 --> 00:31:05,890
completeness، وtime complexity

370
00:31:11,660 --> 00:31:14,700
هما بالأساس تلاتة، الـ completeness، والـ optimality،

371
00:31:14,700 --> 00:31:34,220
و الـ complexity، بس الـ complexity، complexity

372
00:31:34,220 --> 00:31:36,940
جمالها في منها إيش؟

373
00:31:44,260 --> 00:31:50,640
completeness واضح من التعريف هنا، إيش معناه؟ هل

374
00:31:50,640 --> 00:31:56,840
كل مرة تجد حل.. يعني هل بتضمن.. هل بتضمن أن تجد

375
00:31:56,840 --> 00:32:01,560
الحل إذا.. إذا كان الحل موجود، إذا كان الـ goal

376
00:32:01,560 --> 00:32:06,390
موجود في الـ tree، هل تضمن أنها تجده؟ ولا ممكن إيش؟ تتوه

377
00:32:06,390 --> 00:32:11,610
عنه أو get stuck في حاجة مثلا local minima قدام

378
00:32:11,610 --> 00:32:16,730
بنوضح هذا الكلام بس في strategies، ممكن في بحثها عن

379
00:32:16,730 --> 00:32:21,690
الـ goal تقع في عند نقطة وما تعرفش لا ترجع عشان

380
00:32:21,690 --> 00:32:25,310
تكمل ولا تجده إذا هو قدامك

381
00:32:27,800 --> 00:32:32,680
هذا المقصود بالـ completeness، هل يجد دائما حل إذا

382
00:32:32,680 --> 00:32:41,020
كان هناك حل؟ الـ optimality، هل الحل الذي تجده

383
00:32:41,020 --> 00:32:48,480
يضمن أنه يكون الأفضل؟ وإلا ممكن تعطينا حل ويكون

384
00:32:48,480 --> 00:32:55,000
في غيره موجود حل أفضل؟ فهذا معيار الحكم أو تقييم

385
00:32:55,000 --> 00:32:58,790
أو evaluation للـ strategy، لأن ممكن نطلع على

386
00:32:58,790 --> 00:33:01,410
التالت اللي نعرفه من الـ breadth first والـ depth

387
00:33:01,410 --> 00:33:04,810
first كمثال، الـ time complexity والـ space

388
00:33:04,810 --> 00:33:07,870
complexity، واضحة الـ time complexity اللي هي جداش

389
00:33:07,870 --> 00:33:15,030
الزمن اللي بتستغرقه، صح صح، مش بالظبط جداش الزمن مش

390
00:33:15,030 --> 00:33:19,230
هو هذا اللي نطلع عليه، لأن هذا الزمن جداش بيعتمد

391
00:33:19,230 --> 00:33:24,330
على عدد الـ nodes وكده، بس نطلع على معدل التغير في

392
00:33:24,330 --> 00:33:28,730
الزمن، وهذا اللي أهم، عينة من جداش الزمن، زي ما بقول

393
00:33:28,730 --> 00:33:35,190
جداش الزمن بعتمد على، بس بيعتمد بأي.. بأي تصارع هل

394
00:33:35,190 --> 00:33:42,090
بيعتمد هيك: كل ما زاد هذا واحد بزيد هذا واحد، كل ما

395
00:33:42,090 --> 00:33:48,430
زاد هذا واحد بزيد هذا اثنين، هذا كله linear، تمام؟

396
00:33:48,430 --> 00:3

445
00:37:54,390 --> 00:37:59,590
depthوبنانا على الـ D التي هي depth of the least cost solution

446
00:37:59,590 --> 00:38:02,850
ممكن احنا نكون  نتصور الـ

447
00:38:02,850 --> 00:38:07,230
complexity نقدر نحسبها، ونقدر الـ complexity سواء

448
00:38:07,230 --> 00:38:12,410
الـ time complexity أو الـ space complexity تبع الـ

449
00:38:12,410 --> 00:38:17,870
strategy طيب الآن احنا معانا بس حوالي خمس دقائق..

450
00:38:17,870 --> 00:38:23,130
بدنا نتعرف فيهم على ليش بعض الاستراتيجيات الأخرى

451
00:38:23,130 --> 00:38:27,830
جد ما نقدر احنا طبعًا اللي احنا صرنا بنعرف ليش أو

452
00:38:27,830 --> 00:38:32,250
already بنعرف الـ depth-first و الـ depth-first، okay

453
00:38:32,250 --> 00:38:37,970
بدنا ناخد فكرة عن ايش هم هدول، وبعدين في

454
00:38:37,970 --> 00:38:42,390
المحاضرة الجاية إن شاء الله نبدأ ندرس.. ناخد

455
00:38:42,390 --> 00:38:47,090
هدول ونحللهم، نعمل analysis لهم من ناحية ليش الـ

456
00:38:47,090 --> 00:38:50,250
complexity والـ completeness والـ optimality يعني

457
00:38:50,250 --> 00:38:53,770
أننا نرجع على الـ breadth-first ونشوف من خلال قليلة

458
00:38:53,770 --> 00:38:57,410
عملها إن نسأل سؤال: هل هي optimal؟ هل هي complete؟

459
00:38:57,410 --> 00:39:01,870
ايش الـ complexity تبعها؟ معدل ازديادها؟ كيف الحال؟ كل

460
00:39:01,870 --> 00:39:06,670
شكله بس في الأول نتطرق على شو يعني uniform cost و

461
00:39:06,670 --> 00:39:10,250
شو يعني depth-limited وشو يعني iterative

462
00:39:10,250 --> 00:39:10,850
deepening

463
00:39:16,190 --> 00:39:19,610
نبدأ بالـ Uniform Cost. في الـ Uniform Cost أنا لو

464
00:39:19,610 --> 00:39:26,350
عندي الـ tree بتتشعب زي الـ tree تبع خريطة

465
00:39:26,350 --> 00:39:35,670
رومانيا، وفي عندي كل node التكلفة

466
00:39:35,670 --> 00:39:43,350
تبعتها معروفة، تكلفة الانتقال من كل link، تكلفة

467
00:39:43,350 --> 00:39:45,730
الموضوع، تكلفة الانتقال من الـ node إلى الـ node

468
00:39:45,730 --> 00:39:52,610
الأخرى، فأنا في الـ uniform cost باجي الانتقال بيكون

469
00:39:52,610 --> 00:39:58,590
محكوم على أساس الـ cost، يعني كيف؟ يعني أنا الآن هنا

470
00:39:58,590 --> 00:40:01,950
أنا

471
00:40:01,950 --> 00:40:05,130
الآن في.. أنا كنت هنا وخلصت منها وماهيش الـ

472
00:40:05,130 --> 00:40:11,640
goal، وصار في عندي ثلاثة children، okay. فحصت هذه الـ

473
00:40:11,640 --> 00:40:20,360
cost هذه x وهذه y وهذه z. ايش هو x، y، z؟ دول الـ

474
00:40:20,360 --> 00:40:25,880
cost. بختار الـ cost اللي أقل أولًا. الآن بعدين جيت

475
00:40:25,880 --> 00:40:31,180
هنا وراجيت إن هذه الـ children ثلاثة، تمام. أنا هنا

476
00:40:31,180 --> 00:40:35,090
خلصت منها، الـ link قفزت هذه، خلصت منها. الآن هل أقفز

477
00:40:35,090 --> 00:40:39,530
هنا ولا هنا؟ وهذه خلصت منها، هل أقفز بعد هذه إلى

478
00:40:39,530 --> 00:40:42,970
هذه ولا هذه ولا هذه ولا هذه ولا ارجع على واحدة

479
00:40:42,970 --> 00:40:47,390
من الـ siblings، محكوم برضه بالـ ايش؟ بالـ total cost

480
00:40:47,390 --> 00:40:52,770
cost هنا ماشي، ف أنا بمشي على اللي بيحكمني أو بيحكم

481
00:40:52,770 --> 00:40:59,570
الـ strategy هذه اللي هو الـ least cost، okay. سمّينا بس

482
00:40:59,570 --> 00:41:08,330
شوية. Expand the least cost. هدفه uniform uniform cost

483
00:41:08,330 --> 00:41:12,430
search. Expand the least cost unexpanded node. الـ node

484
00:41:12,430 --> 00:41:20,410
اللي لسه ما فحصناهاش، بنقيمهم على أساس ايش؟ الـ cost

485
00:41:20,410 --> 00:41:24,470
الـ total إليها من الـ start إليها، وبنبدأ في الأقل

486
00:41:24,470 --> 00:41:29,390
cost أولًا. أساسي عليك كده بتحكي.. بتشوف الأقل cost

487
00:41:29,390 --> 00:41:34,630
دايمًا أقل cost. ممكن أنا موصلش للهدف إلا في الـ goal set

488
00:41:34,630 --> 00:41:40,570
إلا في آخر احتمالية، جيد جدًا، وهذا برضه وارد في الـ

489
00:41:40,570 --> 00:41:44,570
depth، ووارد في الـ.. يعني مثلًا أنا في الـ depth، تعرف

490
00:41:44,570 --> 00:41:48,790
هاي tree عندي، ممكن الـ goal يكون هنا في الـ level

491
00:41:48,790 --> 00:41:54,630
الثاني أو الثالث، صح؟ بس لأن أنا ماشي depth، هشوف

492
00:41:54,630 --> 00:42:01,090
هأمر على كل العالم هذه إلى أن بعدين أشوف هذا، صح؟

493
00:42:01,560 --> 00:42:10,160
فهذه القضية يعني واردة، واللي بده يطبق الـ strategy

494
00:42:10,160 --> 00:42:16,220
هذه بده بناءً على معرفته بالمسألة، ومعرفته غالبًا

495
00:42:16,220 --> 00:42:21,140
وين بيكون الـ goal، منحاز إلى أي جانب، إلى أي level

496
00:42:21,140 --> 00:42:26,920
على هذا الأساس بيقرر: أستخدم هذه الـ strategy أو هذه

497
00:42:27,310 --> 00:42:30,010
يعني إذا احنا بنعرف إن الـ goal إذا بتبقى دايمًا

498
00:42:30,010 --> 00:42:35,610
قريبة تحت، يبقى الأنسب أمشي depth-first مش breadth-

499
00:42:35,610 --> 00:42:40,470
first. إذا أنا بعرف إن الـ goal ما ببعدش كثير مسافة

500
00:42:40,470 --> 00:42:43,970
في هذه الشجرة، ولا في هذه عن الـ initial، ممكن

501
00:42:43,970 --> 00:42:48,990
أستخدم الـ uniform cost، بيوصلني. أنا لو جاش

502
00:42:48,990 --> 00:42:52,730
عارف هو هنا ولا هنا ولا هنا، بس كأني يعني متخيل إنه

503
00:42:52,730 --> 00:42:59,410
منطقة ضيقة هيك، فأستخدم الـ depth-first، الـ list كوصفة

504
00:42:59,410 --> 00:43:03,550
والـ uniform واضح، بس خلينا في الأول نتأكد إن احنا

505
00:43:03,550 --> 00:43:08,510
فهمنا ايش استراتيجية هذه. استراتيجية هذه بتعطي لكل

506
00:43:08,510 --> 00:43:14,430
node سجل معاها رقم. الرقم هذا هو جداشها عن الـ

507
00:43:14,430 --> 00:43:22,410
initial. جداشها الإجمالية بالـ cost مش بالقفزات، مش

508
00:43:22,410 --> 00:43:28,630
بعدد الـ links، بالـ cost، صح؟ وبالتالي بتاخد على ايش؟

509
00:43:28,630 --> 00:43:34,190
على أساس بتاخد الأقل أولًا. خلصنا من هذه الـ uniform.

510
00:43:34,190 --> 00:43:38,410
الـ depth-limited. depth-limited حالة خاصة من الـ

511
00:43:38,410 --> 00:43:41,870
depth-first. الـ depth-limited إنه أنا ببدأ مش زي الـ

512
00:43:41,870 --> 00:43:47,390
depth-first، بس أنا بدي أحكم الـ algorithm إنها

513
00:43:47,390 --> 00:43:55,800
ما تنزلش عن كذا n number of levels. اه يعني مثلًا أنا

514
00:43:55,800 --> 00:43:59,420
كنت هنا وراجيت إن لها children، وخشيت على الـ

515
00:43:59,420 --> 00:44:00,860
children، ثم على الـ children، ثم على الـ children

516
00:44:00,860 --> 00:44:06,840
ما بضالنيش أكشف لما للنهاية، لأ لعند عدد n مثلًا

517
00:44:06,840 --> 00:44:12,120
سواء ستة ولا خمسة من الـ levels، أوقف الـ depth وأبدأ

518
00:44:12,120 --> 00:44:18,430
أرتد، أرتد. يعني بدل ما أتعمق في الـ children، أجي

519
00:44:18,430 --> 00:44:22,450
أبدأ أشوف الـ siblings، مظبوط؟ يعني هاد الآن أنا

520
00:44:22,450 --> 00:44:27,090
ما بجي فيها، هو إذا جيت لها child، بشوفه، بس إذا

521
00:44:27,090 --> 00:44:31,070
هذه لها child، بدور عليه، لإن خلاص، هذه حدودي،

522
00:44:31,070 --> 00:44:35,690
ببتدئ، بشوف الـ siblings هذه وهنا خلاصت، برجع بشوف،

523
00:44:35,690 --> 00:44:40,370
فأنا فيه عندي ايش؟ limit للـ depth، limit للـ depth

524
00:44:40,370 --> 00:44:45,620
عشان كده ايش اسمها؟ depth-limited، depth-limited

525
00:44:45,620 --> 00:44:50,020
search. هي depth-first ولكن عند limit معين. طب أنا لو

526
00:44:50,020 --> 00:44:53,980
خلصت كل اللي أخدت فيه بس ما وصلتش للـ goal، اه وجدتها

527
00:44:53,980 --> 00:44:58,360
نزلت على الـ limit ووجدتها، يا إما أنا بكون حاطط

528
00:44:58,360 --> 00:45:02,280
لنفسى termination condition، إني أنا ماعندي قدرة الـ

529
00:45:02,280 --> 00:45:06,640
system ماعنده time ولا space إنه يتعمق، وبالتالي

530
00:45:06,640 --> 00:45:11,560
بيقل إن أنا فشلت بغض النظر الـ goal موجود ولا لأ، بس فشلت

531
00:45:11,560 --> 00:45:15,980
لأنه أنت حكمتها بـ time و space، فبدأنا على الـ time والـ

532
00:45:15,980 --> 00:45:19,100
space اللي أنت محددينه لها. هو ما لقيش، طبعًا يا إما

533
00:45:19,100 --> 00:45:23,400
بتقوله اشتغل iterative deepening. ايش الـ iterative

534
00:45:23,400 --> 00:45:30,520
deepening؟ اللي هي إنه ابدا أنت في الـ phase

535
00:45:30,520 --> 00:45:35,740
الأولاني امشي depth-first

536
00:45:37,450 --> 00:45:41,890
بس لغاية ما تلاقيش، الـ level الأول، ما لقيتش الـ goal، عيد

537
00:45:41,890 --> 00:45:47,810
الكرة من جديد، والـ limit تبعك اثنين. هنا الـ limit

538
00:45:47,810 --> 00:45:51,670
تبعه واحد، ما لقيش

539
00:45:51,670 --> 00:45:55,390
الـ goal، عيد الكرة من جديد، والـ limit تبعك اثنين.

540
00:45:55,390 --> 00:46:00,350
ما لقيش الـ goal، عيد الكرة من جديد، والـ limit تبعك

541
00:46:00,350 --> 00:46:05,600
اثنين، يعني مش الـ depth، بيبدأ يشوف الـ siblings، بيغطي

542
00:46:05,600 --> 00:46:09,700
كل الـ tree هذه، ما لقيش الـ goal، بيبدأ من جديد، بيشوف

543
00:46:09,700 --> 00:46:16,380
لحد العين ثلاثة، هذا اسمه iterative deepening، يعني

544
00:46:16,380 --> 00:46:22,140
التعمق، deepening، deepening، يعني أنا بعمل

545
00:46:22,140 --> 00:46:29,280
iteratively، يعني بتدرج، واضح؟ هعطيكم رسمة بس بتوضح

546
00:46:29,280 --> 00:46:33,860
الفكرة بسرعة. المحاضرة الجاية بنرجع بنشوف التحليل

547
00:46:33,860 --> 00:46:37,960
اللي هو الـ complexity تبعهم، هذا الـ depth-limited والـ

548
00:46:37,960 --> 00:46:41,620
iterative deepening. طلع حياته، الـ limit هنا واحد

549
00:46:41,620 --> 00:46:48,920
فاجى خش، وغَطّى، ما لقيش الـ goal في الـ iteration

550
00:46:48,920 --> 00:46:54,100
الثانية، الـ depth تبعه اثنين، فراح بدأ من هنا ومشي

551
00:46:54,100 --> 00:46:58,740
depth-first، صح؟

552
00:47:02,700 --> 00:47:08,040
ما لقيش، الـ limit تبعه اثنين، يعني عشان من هنا وشاف

553
00:47:08,040 --> 00:47:12,040
هذا لقيش goal، شاف الـ child تبعه، بس ايش؟ ما بتعمق مش

554
00:47:12,040 --> 00:47:15,160
هيتعمق بعد هيك، بعد الـ child هذا مش هيتعمق أكثر، لأن الـ

555
00:47:15,160 --> 00:47:19,000
limit تبعه خلاص وصل، الـ limit تبعه مظبوط، بيرجع

556
00:47:19,000 --> 00:47:24,020
بيرجع، في الـ iteration اللي بعدها بيزيد الـ limit إلى

557
00:47:24,020 --> 00:47:29,500
ايش؟ إلى ثلاثة. طبعًا التدرج في الـ deepening مش

558
00:47:29,500 --> 00:47:34,590
بضرورة يكون واحد اثنين ثلاثة، يعني واحد limit واحد

559
00:47:34,590 --> 00:47:41,190
level كل مرة، ممكن يعملها واحد اثنين أربعة ثمانية..

560
00:47:41,190 --> 00:47:47,630
أحسب ايش اللي ممكن يفيّد عملية الوصول إلى الهدف

561
00:47:47,630 --> 00:47:51,670
بس واضحة، هذه الفكرة، إن ايش يعني iterative deepening؟

562
00:47:51,670 --> 00:47:56,010
يعني تعمق تدريجي، بس مش تعمق تدريجي بمعنى أنا بفحص

563
00:47:56,010 --> 00:47:58,630
level هذا وبعدين بخش وبعدين بفحص اللي بعده وبعدين

564
00:47:58,630 --> 00:48:04,630
بأخش لأ، برجع جوا، okay. برجع جوا، أبدأ من الـ

565
00:48:04,630 --> 00:48:09,950
initial state في كل deepening stage أو deepening

566
00:48:09,950 --> 00:48:14,130
phase. في عندي multiple iterations، صح ولا لأ؟

567
00:48:14,130 --> 00:48:18,790
multiple iterations، يعني one iteration يعني كل

568
00:48:18,790 --> 00:48:24,490
نقلة هي iteration. طيب الآن احنا المحاضرة الجاية إن

569
00:48:24,490 --> 00:48:28,210
شاء الله بنمر على الكلام اللي هو عبارة عن ليش؟ الـ

570
00:48:28,210 --> 00:48:30,770
Theoretical Analysis أو الـ Complexity Analysis

571
00:48:30,770 --> 00:48:38,190
لأربع أو خمس strategies هذه، وهنطلع عليهم من ناحية

572
00:48:38,190 --> 00:48:40,930
الـ Completeness، من ناحية الـ Optimality، ومن

573
00:48:40,930 --> 00:48:44,730
ناحية طبعًا ليش الـ Complexity، Time، Space. أعطيكم

574
00:48:44,730 --> 00:48:45,830
العافية. إذا في أي سؤال