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
|