مبرمج بايثون لتطوير تطبيق حل أحجية الـ 8-Puzzle باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي

قمت بتطوير تطبيق متكامل بلغة بايثون يهدف إلى حل "أحجية الـ 8" (8-Puzzle). يعتمد المشروع على محاكاة وكيل ذكي (Problem-solving agent) يعمل في بيئة حتمية ومنظمة للوصول من حالة عشوائية للقطع إلى الحالة الهدف المرتبة. ركز المشروع بشكل أساسي على مقارنة كفاءة خوارزميات البحث المختلفة في الذكاء الاصطناعي من حيث السرعة واستهلاك الذاكرة ودقة الحل. المميزات التقنية التي قمت بتنفيذها: تصميم بيئة الوكيل (Agent Environment): بناء بيئة كاملة الملاحظة (Fully Observable) وثابتة (Static) حيث يمكن للوكيل قراءة حالة اللوحة وتحديد الحركات المتاحة (أعلى، أسفل، يمين، يسار) بدقة. تنفيذ خوارزميات البحث غير المستنيرة (Uninformed Search): BFS: لضمان العثور على المسار الأقصر والأمثل للحل. DFS: لاستكشاف مسارات البحث العميقة في فضاء الحالات. تنفيذ خوارزميات البحث المستنيرة (Informed Search): A* Algorithm: تطوير الخوارزمية الأكثر كفاءة باستخدام دالة تقييم f(n)=g(n)+h(n) ، مع الاعتماد على "مسافة مانهاتن" (Manhattan Distance) كدالة استرشادية (Heuristic) لتسريع الوصول للهدف. تحليل الأداء (Performance Metrics): برمجة نظام لقياس أداء كل خوارزمية يشمل عدد العقد المفحوصة (Nodes Expanded)، طول مسار الحل (Path Length)، والوقت المستغرق بالثواني. واجهة المستخدم (GUI): تطوير واجهة رسومية تفاعلية تعرض خطوات الحل مباشرة وتسمح للمستخدم باختيار الخوارزمية المراد اختبارها. المهارات المستخدمة: اللغة: Python. الذكاء الاصطناعي: Search Algorithms, Heuristics, Problem Formulation. هياكل البيانات: Priority Queues, FIFO Queues, Stacks. أدوات أخرى: GUI Development