تطبيق دالة بايثون للاستدلال الذكي - كتاب الذكاء الإصطناعي - الصف 12 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

يمكن تطبيق هذا بسهولة في صورة دالة البايثون كما يلي:--- SECTION: Manhattan Heuristic Function --- def manhattan_heuristic(candidate_cell:tuple, target_cell:tuple): x1,y1=candidate_cell x2,y2=target_cell return abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2)يُستخدم المقطع البرمجي التالي لاختبار إمكانية استخدام هذا الاستدلال الذكي لدعم astar_maze_solver() في البحث بشكل أسرع في كل من الحالات الموزونة وغير الموزونة:--- SECTION: Unweighted A* Search Example --- start_cell=(14,0) target_cell=(5,10)solution_astar_unw_mn, distance_astar_unw_mn, cell_visits_astar_unw_mn=astar_maze_solver( start_cell, target_cell, big_maze, get_accessible_neighbors, manhattan_heuristic, verbose=False)print('\nA* Search unweighted with the Manhattan heuristic.') print('\nShortest Path:', solution_astar_unw_mn) print('Cells on the Shortest Path:', len(solution_astar_unw_mn)) print('Shortest Path Distance:', distance_astar_unw_mn) print('Number of cell visits:', cell_visits_astar_unw_mn)--- SECTION: Weighted A* Search Setup --- horz_vert_w=1 # weight for horizontal and vertical moves diag_w=3 # weight for diagonal moves--- SECTION: Weighted A* Search Example --- solution_astar_w_mn, distance_astar_w_mn, cell_visits_astar_w_mn=astar_maze_solver( start_cell, target_cell, big_maze, partial(get_accessible_neighbors_weighted, horizontal_vertical_weight=horz_vert_w, diagonal_weight=diag_w), manhattan_heuristic, verbose=False)print('\nA* Search weighted with the Manhattan heuristic.') print('\nShortest Path:', solution_astar_w_mn) print('Cells on the Shortest Path:', len(solution_astar_w_mn)) print('Shortest Path Distance:', distance_astar_w_mn) print('Number of cell visits:', cell_visits_astar_w_mn)2023 - 1447