استخدام خوارزمية البحث بأولوية الاتساع في حل ألغاز المتاهة - كتاب الذكاء الإصطناعي - الصف 12 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

--- SECTION: استخدام خوارزمية البحث بأولوية الاتساع في حل ألغاز المتاهة --- استخدام خوارزمية البحث بأولوية الاتساع في حل ألغاز المتاهة--- SECTION: Using BFS to Solve Maze Puzzles --- Using BFS to Solve Maze Puzzlesتُستخدم دالة ()bfs_maze_solver المشار إليها في هذا الجزء خوارزمية البحث بأولوية الاتساع (BFS) لحل ألغاز المتاهة باستخدام خلية البداية وخلية الهدف. يُستخدم هذا النموذج دالة ()get_accessible_neighbors المحددة بالأعلى لاستدعاء الخلايا المجاورة التي يمكن فحصها عند أي نقطة أثناء البحث. وبمجرد عثور خوارزمية البحث بأولوية الاتساع (BFS) على الخلية الهدف، ستُستخدم دالة ()reconstruct_shortest_path الموضحة بالأسفل لإعادة بناء المسار الأقصر واستدعائه، وذلك بتتبع المسار بصورة عكسية من خلية الهدف إلى خلية البداية:--- SECTION: Python Code: reconstruct_shortest_path function --- def reconstruct_shortest_path(parent:dict, start_cell:tuple, target_cell:tuple): shortest_path = [] my_parent=target_cell # start with the target_cell # keep going from parent to parent until the search cell has been reached while my_parent!=start_cell: shortest_path.append(my_parent) # append the parent my_parent=parent[my_parent] # get the parent of the current parent shortest_path.append(start_cell) # append the start cell to complete the path shortest_path.reverse() # reverse the shortest path return shortest_pathستُستخدم دالة ()reconstruct_shortest_path أيضًا لإعادة بناء الحل لخوارزمية البحث بأولوية الأفضل (A* search) المشار إليها سلفًا في هذا الدرس. وبالنظر إلى تعريف الدالتين ()get_accessible_neighbors و ()reconstruct_shortest_path المساعدتين، يمكن تنفيذ دالة ()bfs_maze_solver على النحو التالي:--- SECTION: Python Code: bfs_maze_solver function --- from typing import Callable # used to call a function as an argument of another function def bfs_maze_solver(start_cell:tuple, target_cell:tuple, maze:np.ndarray, get_neighbors: Callable, verbose:bool=False): # by default, suppresses descriptive output text cell_visits=0 # keeps track of the number of cells that were visited during the search visited = set() # keeps track of the cells that have already been visited to_expand = [] # keeps track of the cells that have to be expanded # add the start cell to the two lists visited.add(start_cell) to_expand.append(start_cell) # remembers the shortest distance from the start cell to each other cell shortest_distance = {} # the shortest distance from the start cell to itself, zero2023 - 1447