أساليب البحث لحل المشكلات: البحث الأعمى، والبحث الإرشادي، والبحث التنافسي

في هذه الدورة، سيتعلم الطلاب أساسيات حل المشكلات في الذكاء الاصطناعي، ويتعلمون كيفية تحديد الحالة الأولية والهدف والإجراءات الممكنة والتكاليف المرتبطة بها. يتم تقديم عمليات البحث الأعمى مثل BFS و DFS، وهي مثالية للمساحات الصغيرة، جنبًا إلى جنب مع قيودها عند مواجهة مشكلات معقدة مثل الشطرنج أو مشكلة الملكات الثماني.

تستكشف الوحدة أيضًا عمليات البحث الاستكشافية، التي تستخدم المعرفة الخاصة بالمشكلة لتوجيه الاستكشاف. تتم مناقشة التطبيقات العملية، مثل نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، وتحسين مسار الروبوت، وتخطيط المسار في الصحة العامة.

أخيرًا، سيدرس الطلاب عمليات البحث التنافسية والميتاهيوريستكس، بما في ذلك الخوارزميات الجينية، والتلدين المحاكى، والبحث المحظور، و GRASP. تتعامل هذه التقنيات مع المشكلات الكبيرة جدًا أو الأهداف المتعددة وهي ضرورية لتوجيه الأسطول، والخدمات اللوجستية الصناعية، والتحسين المعقد. تؤكد الوحدة على أنه لا توجد طريقة متفوقة عالميًا وتشير إلى الاتجاهات المستقبلية، مثل الاستكشافات التلقائية عبر التعلم الآلي والأنظمة الهجينة للبيانات الضخمة والروبوتات المتقدمة.