من أبرز أمثلة خوارزميات البحث (Search Algorithms) المستخدمة في الذكاء الاصطناعي:
• Breadth-First Search (BFS): يستكشف جميع العقد على مستوى واحد قبل الانتقال إلى المستوى التالي.
• Depth-First Search (DFS): يتعمق في أحد المسارات حتى نهايته قبل الرجوع واستكشاف مسارات أخرى.
• Uniform Cost Search (UCS): يختار المسار الأقل كلفة للوصول إلى الحل.
• Greedy Best-First Search: يستخدم دالة تقييمHeuristic Function لاختيار العقدة الأقرب للحل.
• A* Search Algorithm: يجمع بين الكلفة الفعلية والمسافة التقديرية لتحقيق كفاءة عالية في إيجاد الحل الأمثل.
• Iterative Deepening Search (IDS): يجمع بين مزايا BFS وDFS عبر تعميق تدريجي للبحث.
تُستخدم هذه الخوارزميات في مجالات مثل حل الألغاز (Puzzles)، المسارات في الخرائط (Pathfinding)، والألعاب (Games).
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق