أُقيّم تعلُّمي
المعرفة: أستخدم ما تعلمْْتُه من معارف في هذا الدرس للإجابة عن السؤالين الآتيين:
السؤال الأول: أُوضِّح المقصود بك ممّا يأتي:
1. البحث التنافسي.
نوع خاص من خوارزميات البحث يُستخدم في البيئات التنافسيَّة، حيث يوجد أكثر من لاعب، وغالبا لاعبان، يحاول كلُّ لاعب تحقيق هدفه على حساب الآ خر.
2. خوارزمية (MINIMAX)
خوارزمية اتخاذ قرار في الألعاب التنافسيَّة ثنائية اللاعبين(مجموع صفريّ)، تفترض أنَّ اللاعب الحاليَّ يحاول تعظيم النتيجة Max ، فيما يحاول الخصم تصغير القيمة Min ، وتبحث في شجرة الحالات حتى عمق معيَّن.
السؤال الثاني: أُُوضِِّح خطوات حساب القرار في خوارزمية (MINIMAX)
1. بناء شجرة اللُّعبة: يتمُّ تمثيل الحركات الممكنة جميعها للاعبين على شكل شجرة؛ حيث تمثِّل كلُّ عُقدة حالة من حالات اللُّعبة
2. تعيين القيم للأوضاع النهائيَّة: تُمنح العُقَد الطرفيَّة (الأوراق) قيمًا عدديَّة وفقًا لنتيجتها مثل: (+1) للفوز،( - 1)
للخسارة،( 0) للتعادل.
3. تطبيق مبدأ :Max/Min
- إذا كانت العُقدة من نوع (MAX )اللاعب الأوَّل( → يُختار أكبر قيمة من بين القيم المخصَّصة لأبنائها.
- إذا كانت العُقدة من نوع( MIN )اللاعب الثاني( → يُختار أصغر قيمة من بين القيم المخصَّصة لأبنائها.
4. تصعيد القيم تدريجيًّا: تُنقل القيم المختارة من المستويات الدنيا(الأوراق) إلى الأعلى عبر العُقَد الداخليَّة.
5. الوصول إلى الجذر: عند العُقدة الجذريَّة، يتمُّ تحديد القيمة النهائيَّة التي تمثِّل أفضل قرار، وبناءً عليها تُختار الحركة المثلى للاعب.
- عند عُقدة : Max اختر الفرع ذا أعلى قيمة.
- عند عُقدة : Min اختر الفرع ذا أدنى قيمة.
المهارات: أُوظِّف مهارات التفكير الناقد والبحث الرقمي والتواصل في الإجابة عن السؤالين الآتيين:
السؤال الأول: أجد القيمة النهائية لخوارزمية ( MINIMAX ) بناءً على شجرة اللعبة المُمثلة في الشكل الآتي:
السؤال الثاني: أتتبَّع خوارزمية التقميل ألفا– بيتا ( Alpha-Beta Pruning ) على شجرة اللعبة الوارد ذكرها في السؤال الأوَّل.
MINIMAX (rt) = max (min (5, x) , min (y, 0))
