Best First Search (BFS) شرح وحل مثال خوارزمية
ฝัง
- เผยแพร่เมื่อ 31 ต.ค. 2024
- مرحبًا بكم في قناتي! في هذه السلسلة من الفيديوهات، سنستكشف عالمًا مثيرًا من خوارزميات التحسين، مغطية مجموعة واسعة من التقنيات بما في ذلك خوارزمية A*، تسلق التل، التبريد المحاكي، الخوارزمية الجينية، والعديد من الأخرى.
تعتبر خوارزميات التحسين أدوات أساسية في علم الحاسوب، والذكاء الاصطناعي، ومجالات أخرى متعددة، مما يمكننا من العثور على الحل الأمثل للمشاكل المعقدة. سواء كنت مبتدئًا تسعى لفهم الأساسيات أو مهندسًا متمرسًا تبحث عن تعميق معرفتك، فإن هذه السلسلة تقدم شيئًا للجميع.
سيتم تركيز كل فيديو في هذه السلسلة على خوارزمية أمثل معينة، مقدمًا شرحًا مفصلًا لكيفية عملها، وتطبيقاتها، وأمثلة عملية لتنفيذها. سنبدأ بمناقشة الأسس النظرية لكل خوارزمية، تليها دروس عملية للبرمجة باستخدام لغات البرمجة الشهيرة مثل Python، أو C++.
إليك ما يمكنك أن تتوقعه من كل فيديو:
مقدمة للخوارزمية، بما في ذلك تاريخها والمفاهيم النظرية.
شرح خطوة بخطوة لعملية الخوارزمية ومبادئها.
أمثلة عملية توضح كيفية تطبيق الخوارزمية لحل مشاكل مختلفة.
نصائح وحيل وأفضل الممارسات لتحسين وضبط الخوارزمية.
سواء كنت مهتمًا بالعثور على مسارات، أو جداول زمنية، أو توزيع الموارد، أو أي مشكلة أخرى في الأمثلة، فهذه السلسلة ستزودك بالمعرفة والمهارات اللازمة لمواجهتها بفعالية. بحلول نهاية السلسلة، ستكون لديك فهم عميق لكل خوارزمية تحسين والثقة لتطبيقها لحل التحديات الحقيقية.
🔗 ابق على اتصال:
اشترك، وأعجب، واضغط على جرس التنبيه لتظل على اطلاع على مقاطع الفيديو المستقبلية حول حلول المشكلات الخوارزمية. تواصل معي على [منصات التواصل الاجتماعي] للمزيد من المحتوى والتحديثات.
الانستغرام: / ahmed_hashem7
الايميل : ahmedhashimyt96@gmail.com
هل أنتم جاهزون للانطلاق في هذه الرحلة التعليمية؟ انضموا إلي وسنكون معًا في كل خطوة من الطريق!
#الخوارزميات #تسلق_التل #الحد_الأدنى_المحلي #الحد_الأقصى_المحلي #تعلم_الآلة #الذكاء_الصناعي #الأمثلة #التحليل_الخوارزمي #البحث_المحلي #فيديو_تعليمي
mashalla 3alik , you are the best. after millions of videos urs really helped me.
Thank you so much! You've made me happy, I'm proud that my simple effort has helped you.
Good luck for all your work my brother ❤
Thank you so much brother, I really appreciate your support! ♥️🙏🏻
اهلا هذا شرح مثال وما شاء الله إكويس
بس وين الشرح عن مميزات عيوب ومفهوم هذه الخوارزمية؟؟؟؟؟😥👀👀👀
اذا تحب لازم تشوف الخوارزميات الاثنين الي قبلها حتى تعرف شنو الفرق بياتهن وشنو ميزات كل خوارزمية، لان خوارزمية beet fisrt search مرتبطة ارتباط وثيق بخوارزميات breadth first search و Depth first search، واني شرحتهن كلهن واحدة تلو الاخرى حتى ابين الفرق، لكن بشكل عام ميزات خوارزمية Best-First Search (BFS) هي،
1. فعالة في إيجاد الحلول:
- خوارزمية Best-First Search فعالة في إيجاد الحلول لأنها تركز على الاستكشاف الأكثر واعداً بناءً على دالة تقييم، مما يمكنها من الوصول إلى الحلول بسرعة نسبية مقارنة ببعض الخوارزميات الأخرى.
2. توجيه البحث:
- تستخدم دالة تقييم لتحديد أولويات الاستكشاف، مما يمكنها من التركيز على المسارات التي تبدو أكثر واعدة للوصول إلى الهدف.
3. مرنة وقابلة للتعديل:
- يمكن تكييف دالة التقييم بناءً على المشكلة المطروحة، مما يجعل BFS خوارزمية مرنة يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من التطبيقات.
4. قدرة على إيجاد الحل الأمثل:
- إذا كانت دالة التقييم تعتبر تكلفة الفعل من العقدة الجذر إلى العقدة الحالية، فإن BFS يمكنها العثور على المسار الأقل تكلفة.
بينما عيوب خوارزمية Best-First Search (BFS) هي كالتالي،
1. يمكن أن تكون غير كاملة:
- في بعض الحالات، قد لا تتمكن الخوارزمية من العثور على الحل إذا كانت دالة التقييم غير ملائمة أو إذا كانت المسارات المؤدية إلى الحل تحتوي على تكاليف متساوية، مما يؤدي إلى تعثر الخوارزمية في دورة لا نهائية.
2. تعتمد بشكل كبير على دالة التقييم:
- الأداء وجودة النتائج يعتمد بشكل كبير على دقة وفعالية دالة التقييم المستخدمة. إذا كانت دالة التقييم غير دقيقة، فقد توجه البحث نحو مسارات غير مثمرة.
3. استهلاك الذاكرة:
- قد تتطلب BFS مساحة ذاكرة كبيرة، خاصة إذا كانت دالة التقييم تعطي أولوية عالية للعديد من العقد. حيث يجب الاحتفاظ بالعقد المفتوحة في الذاكرة، مما قد يؤدي إلى استهلاك كبير للموارد.
4. عدم ضمان الحل الأمثل دائمًا:
- إذا لم تكن دالة التقييم محسوبة بشكل دقيق لتمثيل التكلفة الفعلية من العقدة الجذر إلى الهدف، فقد تجد BFS حلولاً ليست بالضرورة هي الحلول المثلى.
@@AhmedHashimirq
جزاك الله خير نأمل بشرح على مفهوم هذه الخوارزمية مثل شرح تسلق التل