تصميم خوارزمية بحث استنباطي هجين للوصول الى الهدف بأفضل المسارات

الملخص

تم في هذا البحث بناء خوارزمية بحث استباطي هجينHybrid Algorithm مكونة من خوارزميتين ذكييتين هما Hill climbing وخوارزمية Best first Search وهما من خوارزميات البحث الاستباطي او ما يطلق عليهما احيانا بخوارزميات البحث المعلوماتي Information Search حيث ان اساس عمل هذه الخوارزمية يبدأ بخوارزمية Hill Climbing فأن استطاعت هذه الخوارزمية التحقق من الهدف فيتوقف العمل ويعلن مسار البحث اما اذا ظهرت معلومة غير دقيقة فأنها سوف تبعد المسار عن الهدف وهي الحالة الارجح دائما فيتم استدعاء خوارزمية Best first Search حيث تواصل عملها ابتداءا من Root المستوى الاول حيث لا تمر عمليات البحث بالنقاط التي غلقت في خوارزمية Hill climbing الا في حالة كون المستوى يحتوي على نقطة واحدة فقط ومغلقة فأن الخوارزمية مسموح لها بالمرور من تلك النقطة حيث تواصل الخوارزمية بعمليات البحث من اجل الوصول الى الهدف وفي حالة عدم الوصول الى الهدف تستمر الخوارزمية باستدعاء نفسها مرة اخرى حيث لم تمر بالنقاط المغلقة التي غلقتها بنفسها وكذلك النقاط التي غلقتها الـ Hill Climbing عدا النقاط الوحيدة في المستويات التي اشرنا اليها اعلاه حيث تستمر الخوارزمية بعمليات البحث الى ان تصل الى الهدف المطلوب. وبذلك تكون هذه الخوارزمية قد حققت العديد من الاهداف اولها الاستغناء عن تنفيذ خوارزميات البحث الاستباطي Heuristic Search Algorithms بشكل مستقل اي كل خوارزمية تنفذ على حدة من اجل الوصول الى الهدف اما الهدف الثاني هو وثوقية الوصول الى الهدف اصبحت اكيدة بغض النظر عن طبيعة المعلومات المخمنة فأن كانت تلك المعلومات دقيقة فأن الوصول الى الهدف يكون سريع وبعكسه تستمر الخوارزمية بغلق نقاط فضاء البحث الواحدة تلو الاخرى الى ان تصل الى الهدف وبذلك تنحوا منحى عمل خوارزميات البحث المنتظم من حيث عدد نقاط البحث او اقل منها الى ان تصل الى الهدف المطلوب وبذلك سلكت هذه الخوارزمية سلوك عمل خوارزمية مستقلة وحققت الهدف المطلوب بتوفر معلومات دقيقة وسلكت سلوك هجين بمعلومات دقيقة او غير دقيقية الى ان يتم ايجاد الهدف المطلوب.