خوارزمية البحث الإرشادية في Java

خوارزمية البحث الإرشادي هي طريقة بحث ذكية في Java البرمجة تعتمد على استخدام المعلومات المقدرة(المعرفة) لتوجيه عملية البحث. Heuristics هي طريقة تقريبية لحل المشكلات تعتمد على المعرفة غير الكاملة والمعلومات المقدرة حول الوضع الحالي للمشكلة.

كيف تعمل خوارزمية البحث الإرشادية

تستخدم خوارزمية البحث الإرشادي وظائف إرشادية لتقييم "قرب" الحالة من الهدف. أثناء كل تكرار بحث، تحدد الخوارزمية اتجاه البحث بناءً على القيم الإرشادية للحالات المحتملة. الهدف هو تحسين القيمة الإرشادية، مما يؤدي إلى حل تقريبي للمشكلة.

مزايا وعيوب خوارزمية البحث الإرشادي

مزايا:

• البحث الذكي: تستخدم الخوارزمية المعرفة المقدرة لتوجيه البحث وتحسين الوقت والموارد.
• قابلية تطبيق واسعة: Heuristics يمكن تطبيقها على مشكلات التحسين والبحث المختلفة في سيناريوهات العالم الحقيقي.

سلبيات:

• عدم الدقة المحتملة: Heuristics الاعتماد على التقديرات والمعلومات التي قد تكون غير دقيقة، مما يؤدي إلى حلول غير كاملة.

المثال والشرح

من الأمثلة الشائعة لخوارزمية البحث الإرشادي هي خوارزمية A*، المستخدمة للعثور على أقصر مسار على الخريطة. دعونا نرى كيف تعمل هذه الخوارزمية:

import java.util.*;  
  
class Node {  
    int x, y;  
    int cost, heuristic;  
  
    Node(int x, int y, int cost, int heuristic) {  
        this.x = x;  
        this.y = y;  
        this.cost = cost;  
        this.heuristic = heuristic;  
    }  
}  
  
public class HeuristicSearchExample {  
    static int heuristic(int x, int y, int targetX, int targetY) {  
        return Math.abs(targetX- x) + Math.abs(targetY- y);  
    }  
  
    static void heuristicSearch(int[][] grid, int startX, int startY, int targetX, int targetY) {  
        PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>((a, b) ->(a.cost + a.heuristic)-(b.cost + b.heuristic));  
        pq.offer(new Node(startX, startY, 0, heuristic(startX, startY, targetX, targetY)));  
  
        while(!pq.isEmpty()) {  
            Node current = pq.poll();  
            int x = current.x;  
            int y = current.y;  
  
            if(x == targetX && y == targetY) {  
                System.out.println("Found target at(" + x + ", " + y + ")");  
                return;  
            }  
  
            // Explore neighboring nodes and add to the priority queue  
            // based on total cost and heuristic  
            // ...  
        }  
    }  
}  

في المثال أعلاه، نستخدم خوارزمية A* للعثور على أقصر مسار على الخريطة. يتم استكشاف العقد المجاورة بناءً على التكلفة الإجمالية للعقدة الحالية والتقدير الإرشادي. والنتيجة هي إيجاد أقصر مسار من نقطة البداية إلى نقطة الهدف.