File size: 53,688 Bytes
97e683e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
1001
1002
1003
1004
1005
1006
1007
1008
1009
1010
1011
1012
1013
1014
1015
1016
1017
1018
1019
1020
1021
1022
1023
1024
1025
1026
1027
1028
1029
1030
1031
1032
1033
1034
1035
1036
1037
1038
1039
1040
1041
1042
1043
1044
1045
1046
1047
1048
1049
1050
1051
1052
1053
1054
1055
1056
1057
1058
1059
1060
1061
1062
1063
1064
1065
1066
1067
1068
1069
1070
1071
1072
1073
1074
1075
1076
1077
1078
1079
1080
1081
1082
1083
1084
1085
1086
1087
1088
1089
1090
1091
1092
1093
1094
1095
1096
1097
1098
1099
1100
1101
1102
1103
1104
1105
1106
1107
1108
1109
1110
1111
1112
1113
1114
1115
1116
1117
1118
1119
1120
1121
1122
1123
1124
1125
1126
1127
1128
1129
1130
1131
1132
1133
1134
1135
1136
1137
1138
1139
1140
1141
1142
1143
1144
1145
1146
1147
1148
1149
1150
1151
1152
1153
1154
1155
1156
1157
1158
1159
1160
1161
1162
1163
1164
1165
1166
1167
1168
1169
1170
1171
1172
1173
1174
1175
1176
1177
1178
1179
1180
1181
1182
1183
1184
1185
1186
1187
1188
1189
1190
1191
1192
1193
1194
1195
1196
1197
1198
1199
1200
1201
1202
1203
1204
1205
1206
1207
1208
1209
1210
1211
1212
1213
1214
1215
1216
1217
1218
1219
1220
1221
1222
1223
1224
1225
1226
1227
1228
1229
1230
1231
1232
1233
1234
1235
1236
1237
1238
1239
1240
1241
1242
1243
1244
1245
1246
1247
1248
1249
1250
1251
1252
1253
1254
1255
1256
1257
1258
1259
1260
1261
1262
1263
1264
1265
1266
1267
1268
1269
1270
1271
1272
1273
1274
1275
1276
1277
1278
1279
1280
1281
1282
1283
1284
1285
1286
1287
1288
1289
1290
1291
1292
1293
1294
1295
1296
1297
1298
1299
1300
1301
1302
1303
1304
1305
1306
1307
1308
1309
1310
1311
1312
1313
1314
1315
1316
1317
1318
1319
1320
1321
1322
1323
1324
1325
1326
1327
1328
1329
1330
1331
1332
1333
1334
1335
1336
1337
1338
1339
1340
1341
1342
1343
1344
1345
1346
1347
1348
1349
1350
1351
1352
1353
1354
1355
1356
1357
1358
1359
1360
1361
1362
1363
1364
1365
1366
1367
1368
1369
1370
1371
1372
1373
1374
1375
1376
1377
1378
1379
1380
1381
1382
1383
1384
1385
1386
1387
1388
1389
1390
1391
1392
1393
1394
1395
1396
1397
1398
1399
1400
1401
1402
1403
1404
1405
1406
1407
1408
1409
1410
1411
1412
1413
1414
1415
1416
1417
1418
1419
1420
1421
1422
1423
1424
1425
1426
1427
1428
1429
1430
1431
1432
1433
1434
1435
1436
1437
1438
1439
1440
1441
1442
1443
1444
1445
1446
1447
1448
1449
1450
1451
1452
1453
1454
1455
1456
1457
1458
1459
1460
1461
1462
1463
1464
1465
1466
1467
1468
1469
1470
1471
1472
1473
1474
1475
1476
1477
1478
1479
1480
1481
1482
1483
1484
1485
1486
1487
1488
1489
1490
1491
1492
1493
1494
1495
1496
1497
1498
1499
1500
1501
1502
1503
1504
1505
1506
1507
1508
1509
1510
1511
1512
1513
1514
1515
1516
1517
1518
1519
1520
1521
1522
1523
1524
1525
1526
1527
1528
1529
1530
1531
1532
1533
1534
1535
1536
1537
1538
1539
1540
1541
1542
1543
1544
1545
1546
1547
1548
1549
1550
1551
1552
1553
1554
1555
1556
1557
1558
1559
1560
1561
1562
1563
1564
1565
1566
1567
1568
1569
1570
1571
1572
1573
1574
1575
1576
1577
1578
1579
1580
1581
1582
1583
1584
1585
1586
1587
1588
1589
1590
1591
1592
1593
1594
1595
1596
1597
1598
1599
1600
1601
1602
1603
1604
1605
1606
1607
1608
1609
1610
1611
1612
1613
1614
1615
1616
1617
1618
1619
1620
1621
1622
1623
1624
1625
1626
1627
1628
1629
1630
1631
1632
1633
1634
1635
1636
1637
1638
1639
1640
1641
1642
1643
1644
1645
1646
1647
1648
1649
1650
1651
1652
1653
1654
1655
1656
1657
1658
1659
1660
1661
1662
1663
1664
1665
1666
1667
1668
1669
1670
1671
1672
1673
1674
1675
1676
1677
1678
1679
1680
1681
1682
1683
1684
1685
1686
1687
1688
1689
1690
1691
1692
1693
1694
1695
1696
1697
1698
1699
1700
1701
1702
1703
1704
1705
1706
1707
1708
1709
1710
1711
1712
1713
1714
1715
1716
1717
1718
1719
1720
1721
1722
1723
1724
1725
1726
1727
1728
1729
1730
1731
1732
1733
1734
1735
1736
1737
1738
1739
1740
1741
1742
1743
1744
1745
1746
1747
1748
1749
1750
1751
1752
1753
1754
1755
1756
1757
1758
1759
1760
1761
1762
1763
1764
1765
1766
1767
1768
1769
1770
1771
1772
1773
1774
1775
1776
1777
1778
1779
1780
1781
1782
1783
1784
1785
1786
1787
1788
1789
1790
1791
1792
1793
1794
1795
1796
1797
1798
1799
1800
1801
1802
1803
1804
1805
1806
1807
1808
1809
1810
1811
1812
1813
1814
1815
1816
1817
1818
1819
1820
1821
1822
1823
1824
1825
1826
1827
1828
1829
1830
1831
1832
1833
1834
1835
1836
1837
1838
1839
1840
1841
1842
1843
1844
1845
1846
1847
1848
1849
1850
1851
1852
1853
1854
1855
1856
1857
1858
1859
1860
1861
1862
1863
1864
1865
1866
1867
1868
1869
1870
1871
1872
1873
1874
1875
1876
1877
1878
1879
1880
1881
1882
1883
1884
1885
1886
1887
1888
1889
1890
1891
1892
1893
1894
1895
1896
1897
1898
1899
1900
1901
1902
1903
1904
1905
1906
1907
1908
1909
1910
1911
1912
1913
1914
1915
1916
1917
1918
1919
1920
1921
1922
1923
1924
1925
1926
1927
1928
1929
1930
1931
1932
1933
1934
1935
1936
1937
1938
1939
1940
1941
1942
1943
1944
1945
1946
1947
1948
1949
1950
1951
1952
1953
1954
1955
1956
1957
1
00:00:20,940 --> 00:00:24,340
بسم الله الرحمن الرحيم المحاضرة هاد ان شاء الله

2
00:00:24,340 --> 00:00:29,400
بنكمل اخر كلمتين وقفنا عندهم المحاضرة الماضية

3
00:00:29,400 --> 00:00:36,680
ونبدأ في موضوع جديد موضوع جديد صحيح لكن تحت موضوع

4
00:00:36,680 --> 00:00:41,400
الكبير اللي هو hill search المحاضرة الماضية كنا

5
00:00:41,400 --> 00:00:44,800
حكينا عن ال hill climbing كان هذا المحور الأساسي

6
00:00:44,800 --> 00:00:50,080
للمحاضرة الماضية ال hill climbingو ال simulated

7
00:00:50,080 --> 00:01:00,380
ending كان في معانا slide تانية نطلع

8
00:01:00,380 --> 00:01:09,100
عليها السريع و نراجع فيها من خلالها بدينا

9
00:01:09,100 --> 00:01:12,060
نحكي إن كان الموضوع الأساسي اللي هو beyond the

10
00:01:12,060 --> 00:01:15,160
classical searchحكينا اللي هو ال local search

11
00:01:15,160 --> 00:01:17,460
algorithms و ال hill climbing و ال simulated

12
00:01:17,460 --> 00:01:21,160
annealing و وقفنا عند ال local beam search ما

13
00:01:21,160 --> 00:01:24,420
حكيناش فيه لكن دي أخر مخطط اللي حكيناه بال hill

14
00:01:24,420 --> 00:01:28,220
climbing اللي هو ال basics تبع ال algorithm نفسها

15
00:01:28,220 --> 00:01:32,480
ال hill climbing algorithm و أسلوبها اللي في البحث

16
00:01:32,480 --> 00:01:37,100
عن ال goal أو ال solution أو ال goal أو ال state

17
00:01:37,350 --> 00:01:40,450
وإن مشكلتها الأساسية اللي حكيناها اللي هي وقوعها

18
00:01:40,450 --> 00:01:45,450
فيما يسمى بال local minima أو ال local maxima اللي

19
00:01:45,450 --> 00:01:51,450
هي إنها توجد نفسها في وضع هي على state أفضل من كل

20
00:01:51,450 --> 00:01:54,350
اللي حواليها أو أفضل من كل اللي ممكن يتفرع منها

21
00:01:54,350 --> 00:01:57,790
ولكن هذا ال local state أو هذا ال state ماهياش

22
00:01:57,790 --> 00:02:02,530
ماهياش ال issue ماهياش ال solution ماهياش ال

23
00:02:02,530 --> 00:02:07,400
global maxima أو ال minima اللي هناحكينا عن مخارج

24
00:02:07,400 --> 00:02:12,560
او حلول او alternatives او modifications لل hill

25
00:02:12,560 --> 00:02:16,920
climbing اللى ممكن تخرجها من هذه ال minimum ايش

26
00:02:16,920 --> 00:02:23,200
قلنا تلت حلول خلينا نطبع عليهم على السريع اللى هو

27
00:02:23,200 --> 00:02:26,760
ال variants كلنا سميناهم variants of hill climbing

28
00:02:26,760 --> 00:02:30,320
ال stochastic hill climbing ال first choice hill

29
00:02:30,320 --> 00:02:33,980
climbing و ال random restart hill climbing نبدأ من

30
00:02:33,980 --> 00:02:41,500
الآخرRestart ببساطة أنه لما ال algorithm بتجف

31
00:02:41,500 --> 00:02:47,020
بمعنى إيش بتجه .. بتلجح على في State وكل المحطة

32
00:02:47,020 --> 00:02:50,440
بها أسوأ منها معناه ذلك و هذا ال state ماهياش

33
00:02:50,440 --> 00:02:55,480
الجهر معناه ذلك هي .. فبدها تعمل restart with a

34
00:02:55,480 --> 00:03:00,160
new random initial state مظبوطة الكلام؟ صحيح ال

35
00:03:00,160 --> 00:03:06,280
first choice كانت احنا الفكرة اللي هي أنهبتختار

36
00:03:06,280 --> 00:03:13,700
states من اللي حوالها at random وبتفحص ال value

37
00:03:13,700 --> 00:03:17,300
تبعها مش تفحصها هي جوروية لأ بتفحص ال value if ال

38
00:03:17,300 --> 00:03:25,100
value أحسن بتنطقل إليها مش أحسن بتختار واحدة أخرى

39
00:03:25,100 --> 00:03:31,780
أول واحدة أفضل منها بتنطقل إليها هذا ال first

40
00:03:31,780 --> 00:03:34,780
choiceالـ Stochastic Height Climbing اللي هو

41
00:03:34,780 --> 00:03:38,400
Select Random from Up Height Moves يعني تيجي لكل

42
00:03:38,400 --> 00:03:43,560
ال children و شوف إيش فيه كل الأفضل منها و بتختار

43
00:03:44,280 --> 00:03:48,340
أفضل واحد هذا الكلام من الأساس من الأساس أسلوبة في

44
00:03:48,340 --> 00:03:51,920
البحث انه مش بتختار الأفضل على الإطلاق يعني عندي

45
00:03:51,920 --> 00:03:57,240
عشرة children مش بختار أفضل واحد فيهم لا بنختار ..

46
00:03:57,240 --> 00:04:00,240
بنشوف اللي .. اللي أفضل منها ال node بتشوف اللي

47
00:04:00,240 --> 00:04:03,580
أفضل منها إذا ده العشرة فيه سبعة أو خمسة أو أربعة

48
00:04:03,580 --> 00:04:07,240
أو تلاتة أفضل منها تروح تختار at random واحد من

49
00:04:07,240 --> 00:04:11,140
هدول الأفضل يعني مش دايما بتختار أفضل الأفضل صح

50
00:04:11,140 --> 00:04:16,900
هذا من البداية علشانكل هذه عبارة عن variations على

51
00:04:16,900 --> 00:04:26,480
أساس ان ال algorithm تستبعد احتمالية الوقوع في ال

52
00:04:26,480 --> 00:04:35,060
local minima بعد ذلك حكينا في simulated annealing

53
00:04:35,060 --> 00:04:38,180
ببساطة شديدة

54
00:04:43,040 --> 00:04:49,440
الأدجوريثم تختار تراندم و تفحص ال child إذا ال

55
00:04:49,440 --> 00:04:55,980
child أفضل منها على state واحد من ال child states

56
00:04:55,980 --> 00:05:00,260
أفضل ال evaluation تبعه على طول تنتقل إليها بدون

57
00:05:00,260 --> 00:05:06,600
أي تفكير إذا أسوأ ممكن تاخده أو ممكن ما تاخدوش

58
00:05:06,600 --> 00:05:09,200
depending on

59
00:05:10,080 --> 00:05:14,320
الـ Probability الـ Probability هذه واقفة على أساس

60
00:05:14,320 --> 00:05:22,640
الـ exponent of ΔE على T الـ ΔE هي الأباب تمام؟

61
00:05:22,640 --> 00:05:26,400
احنا افترضنا ان هي أسوأ وبالتالي في فرق في الجودة

62
00:05:26,400 --> 00:05:30,400
ما بين ال current و ما بين هذا ال child فهذا الفرق

63
00:05:30,400 --> 00:05:34,980
يقسم على T، T هذا عبارة عن function of time عبارة

64
00:05:34,980 --> 00:05:37,020
عن ال temperature بسميها في ال algorithm

65
00:05:37,360 --> 00:05:43,560
Temperature تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع

66
00:05:43,560 --> 00:05:51,040
الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد

67
00:05:51,040 --> 00:05:51,040
تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع

68
00:05:51,040 --> 00:05:51,280
الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد

69
00:05:51,280 --> 00:05:51,720
تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع

70
00:05:51,720 --> 00:05:55,560
الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد

71
00:05:55,560 --> 00:05:55,560
تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع

72
00:05:55,560 --> 00:05:59,260
الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد

73
00:05:59,260 --> 00:05:59,340
تقرد

74
00:06:06,170 --> 00:06:11,330
الـ algorithm بتختاره صح؟ if child is worse أسوأ

75
00:06:11,330 --> 00:06:15,970
may select it ال algorithm may select it قد based

76
00:06:15,970 --> 00:06:19,390
on probability وهذه ال probability based on ال

77
00:06:19,390 --> 00:06:24,790
ratio of ال error over اللي هو ال temperature و ال

78
00:06:24,790 --> 00:06:29,150
temperature هذه decreases as a function of time

79
00:06:29,150 --> 00:06:33,750
ماشي أنا كان في عندي illustration على السريع

80
00:06:37,020 --> 00:06:43,780
بس بديكوا انتوا تجربوا فيها لوحدكم الملف موجود على

81
00:06:43,780 --> 00:06:49,580
ال folder

82
00:06:49,580 --> 00:06:54,800
تمام فيه هنا على ال folder الرئيسي تمال dropbox

83
00:06:54,800 --> 00:06:59,780
فيه ملف Excel ملف ال Excel هذا بديكوا تجرب فيه

84
00:06:59,780 --> 00:07:06,610
انتوا انتوا العمود الأولاني هذا Tالتي قلنا بتتناقص

85
00:07:06,610 --> 00:07:12,450
by time فانا عملها بتلاتين بعدين بتتناقص شوية شوية

86
00:07:12,450 --> 00:07:16,490
لحدين لتصل ال zero هذا على فرض ان هم عشرين

87
00:07:16,490 --> 00:07:20,290
iterations فقط لكن عمليا هم لم يبقوا اكتر بكتير من

88
00:07:20,290 --> 00:07:23,910
هيك العدد ال iterations بس انا جلالتهم ده التوضيح

89
00:07:23,910 --> 00:07:30,510
فقط الان هنا 0.2 هذه افترضت انها ال error تمام ال

90
00:07:30,510 --> 00:07:35,050
error 0.2 يعني الفرق ما بين ال current stateother

91
00:07:35,050 --> 00:07:41,070
state 0.2 هنا 0.4 اكبر هنا اكبر هنا اكبر هنا error

92
00:07:41,070 --> 00:07:48,410
هنا الخطوط هذه بتوريك الخط الأحمر Delta E1 مكتوب

93
00:07:48,410 --> 00:07:54,730
عليه صح Delta E1 هو هذا العمود E1 هو ال error جديش

94
00:07:54,730 --> 00:08:01,410
0.2 0.2 فإذا كان ال error مفترض ان في عندي انا

95
00:08:02,950 --> 00:08:07,070
الألجوريث موقف على الـ state وفحصت ان الـ child

96
00:08:07,070 --> 00:08:13,690
دولجت انه الـ error جديش الـ 0.2 إيش احتمالية انها

97
00:08:13,690 --> 00:08:19,090
تخدها إيش احتمالية انها تخدها لو كانت في ال

98
00:08:19,090 --> 00:08:22,010
iteration الأولى إيش احتمالية انها تخدها لو كانت

99
00:08:22,010 --> 00:08:25,290
في ال iteration التالتة الرابعة الاحتمالية

100
00:08:25,290 --> 00:08:30,070
الاحتمالية بصي .. لا بصي .. ايش اللي بصير بناء على

101
00:08:30,070 --> 00:08:33,980
ال chart هذاالاحتمالية تزيد احتمالية في الأول

102
00:08:33,980 --> 00:08:38,500
منخفضة وبعدها ترتفع منخفضة وبعدها ترتفع ترتفع كل

103
00:08:38,500 --> 00:08:43,440
ما استمرنا في ال iterations كل ما تقدمنا في ال

104
00:08:43,440 --> 00:08:48,920
iterations بصي ال probability أعلى انها تاخدها هذا

105
00:08:48,920 --> 00:08:53,760
ال .. انت ممكن تغير هنا ال values هذه تغير ال

106
00:08:53,760 --> 00:08:58,460
errors تخليها مثلا point five وتشوف أثر ذلك على ال

107
00:08:58,460 --> 00:09:08,780
curveطبعا كل عمود له هنا خط يقابله طيب

108
00:09:08,780 --> 00:09:13,300
احنا في هذا الحالة بنكون ايش؟ بنكون حاكينا عن ال

109
00:09:13,300 --> 00:09:17,800
head warming وال simulated انيليا في الفضل اللي هو

110
00:09:17,800 --> 00:09:24,960
ايش؟ ال local beam مظبوط ال local beam باختصار

111
00:09:24,960 --> 00:09:30,160
شديد هي يعني شبيهة بال Stochasticبمعنى ان نحن ال

112
00:09:30,160 --> 00:09:34,920
node او ال algorithm وهي واقفة على ال node وبتروح

113
00:09:34,920 --> 00:09:40,160
تاخد ال K best successors K هنا بمعنى و الخمسة و

114
00:09:40,160 --> 00:09:43,120
الأربعة وهذا constant بتبدأ فيه ال algorithm بستمر

115
00:09:43,120 --> 00:09:47,340
معاها ثابت و الخمسة او أربعة او سبعة او ما إلى ذلك

116
00:09:47,340 --> 00:09:51,700
بتروح تاخد أفضل سبعة الأفضل سبعة هدولة او أفضل

117
00:09:51,700 --> 00:09:55,640
خمسة او أفضل تلاتة مش مضرورة يكونوا كلهم أفضل منها

118
00:09:55,640 --> 00:10:03,910
okayالمهم هو افضل المتاح افضل عدد من افضل عدد K من

119
00:10:03,910 --> 00:10:06,730
المتاح ماشي الحل في هذا الحل ايش بتسوي بعدها

120
00:10:06,730 --> 00:10:17,330
بتاخدهم و بتختبرهم و بتستمر في تفحصهم كلهم الان كل

121
00:10:17,330 --> 00:10:20,270
واحد بتفحصه كل واحد بتفحصه من هدول الأربعة ممكن

122
00:10:20,270 --> 00:10:24,890
يكون له successors صح ولا لأ يبقى الأربعة هدولة لو

123
00:10:24,890 --> 00:10:28,350
ال branching factor تلاتةلو ال branching factor

124
00:10:28,350 --> 00:10:31,450
تلاتة و احنا عندنا اربعة يمكننا نتوقع ان الاربعة

125
00:10:31,450 --> 00:10:35,910
دول يولدوا اتناش اربعة في تلاتة اتناش مظبط صح

126
00:10:35,910 --> 00:10:39,350
الاربعة كلهم يولدوا اتناش الان من الاتناش هدول ال

127
00:10:39,350 --> 00:10:44,350
children زي الآن احنا اخدنا الاربعة best افضل best

128
00:10:44,350 --> 00:10:48,870
key best successes و فحصناهم و اعملهم ال goal اللي

129
00:10:48,870 --> 00:10:52,740
هم نبص على مينهذا ال children تبعهم لهم ال 12 ال

130
00:10:52,740 --> 00:10:57,140
12 هدولة مابنبصش عليهم كلها مابناخد أحسن K منهم K

131
00:10:57,140 --> 00:11:02,680
اتفاجنا أربعة ناخد أحسن أربعة من هذي ال 12 كيف دي

132
00:11:02,680 --> 00:11:04,580
يعرف أحسن أربعة؟ نعم كيف دي يعرف أحسن أربعة؟ نعم

133
00:11:04,580 --> 00:11:07,880
نعم ال evaluation هذا قضية ال evaluation هذا كل

134
00:11:07,880 --> 00:11:13,180
الكلام تبعنا احنا بنحكي under اللي هو ال informer

135
00:11:13,180 --> 00:11:19,920
كله under .. لأن في evaluation للناستمام؟ وبهذا

136
00:11:19,920 --> 00:11:23,540
القليل انه ال algorithm تبقى ماشية كأنها ماشية على

137
00:11:23,540 --> 00:11:27,500
أربع خطوط في أن واحد كأنها بتفحص أربع احتمالات في

138
00:11:27,500 --> 00:11:32,160
أن واحد مظبوط؟ مش بتاخد single successor و بتفحصهم

139
00:11:32,160 --> 00:11:37,840
بتكبش أربع من ال available و بتفحصهم ربما واحد

140
00:11:37,840 --> 00:11:42,230
منهم يكون ال goalإذا و لا واحد منهم جول تروح تاخد

141
00:11:42,230 --> 00:11:48,490
كمان capture أربعة اجداد أفضل أربعة من ال .. من ال

142
00:11:48,490 --> 00:11:52,990
children وبعد هيك وتستمر في هذا ال .. في هذا ال

143
00:11:52,990 --> 00:11:57,550
strategy، واضحة؟ فالأن احنا صار فيه عندنا بالأساس

144
00:11:57,550 --> 00:12:04,470
ال .. ال .. ال hill climbing algorithm و ال

145
00:12:04,470 --> 00:12:10,400
variants تبعونها و عندنا ال ..الـ Simulated

146
00:12:10,400 --> 00:12:14,940
Annealing Algorithm وعندنا الـ Local Beam وكلهم

147
00:12:14,940 --> 00:12:20,220
متشابهين قريبين من بعض لأنه بيشاركوا ببعض الخصائص

148
00:12:20,220 --> 00:12:24,160
المشتركة زي اللي هو Random Selection الـ Local

149
00:12:24,160 --> 00:12:28,460
Beam Algorithm بتتشابه مع الـ Genetic Algorithm

150
00:12:28,460 --> 00:12:31,080
الـ Genetic Algorithm موجودة في ال section هذا بس

151
00:12:31,080 --> 00:12:34,920
أنا أخليها لأنه احنا فرزها .. احنا فرزها موضوع

152
00:12:34,920 --> 00:12:41,050
لحالها قدامأحنا عاملين هيك بنكون أخدنا اللي بدنا

153
00:12:41,050 --> 00:12:44,470
يام من هذا ال section اربعة واحد من هذا ال chapter

154
00:12:44,470 --> 00:12:49,870
بعد هيك بننتقل الآن على ال chapter اللي بعد خمسة

155
00:12:49,870 --> 00:12:53,570
اللي هو chapter خمسة و ناخد برضه منه topic واحد

156
00:12:53,570 --> 00:12:56,470
اللي هو ال adversarial search

157
00:13:22,820 --> 00:13:27,240
بتفجير ان احنا لسه تحت بندلغ Problem Solving يعني

158
00:13:27,240 --> 00:13:31,420
هنا Chapter 5 بيحكي في ال Adverb Serial Search

159
00:13:34,400 --> 00:13:38,280
وبتفرع من ال chapter خمسة هذا اللي هو اللي حكى عن

160
00:13:38,280 --> 00:13:41,940
ال games و ال optimal decision games و بعد هيك ال

161
00:13:41,940 --> 00:13:46,380
alpha beta pruning احنا هنجى فى عند ال alpha beta

162
00:13:46,380 --> 00:13:56,680
pruning الان بس بدنا ناخد ال slide من الملف غير عن

163
00:13:56,680 --> 00:14:01,100
ال edition اللى عندنا على ال folderفهنا ال game

164
00:14:01,100 --> 00:14:04,540
playing جاي في شطر ستة في السلاي دات يعني أنا في

165
00:14:04,540 --> 00:14:11,400
الكتاب هو في الخمسة طيب الآن احنا

166
00:14:11,400 --> 00:14:18,840
هيكون

167
00:14:18,840 --> 00:14:25,460
تركيزنا ال adversarial search على ال mini max ال

168
00:14:25,460 --> 00:14:27,100
mini max decision و ال alpha data

169
00:14:51,640 --> 00:14:55,640
بس بالأول نفهم الأولاء الأساسي اللي هو adversarial

170
00:14:55,640 --> 00:15:00,000
search adversarial جاي من adversary ال adversary

171
00:15:00,000 --> 00:15:04,180
اللي هو الشخص المعادي أو الخصم يعني adversarial

172
00:15:04,180 --> 00:15:09,660
search اللي هو ال search اللي بيكون فيه problems و

173
00:15:09,660 --> 00:15:14,380
مسائل اللي بيكون فيها اتنين خصوم كل واحد بيحاول

174
00:15:14,380 --> 00:15:20,640
يغلب الآخر بإنه يعظم مكاسبه و يقلل مكاسب الطرف

175
00:15:20,640 --> 00:15:24,520
الآخرهو يعظم الخاسر الطرف الآخر زي لعبة

176
00:15:24,520 --> 00:15:31,880
الشاطراليجي زي لعبة ال tic-tac-toe لل X والO تحاول

177
00:15:31,880 --> 00:15:35,980
أنت أنت

178
00:15:35,980 --> 00:15:39,720
تبدأ مثلا بال O وخصوصا بيحط لك ال X عشان يسكّل

179
00:15:39,720 --> 00:15:44,740
عليك أنت بتحط هنا و يسكّل عليك فهي اللعبة أن أنت

180
00:15:44,740 --> 00:15:50,850
يشعرالهدف في أعوان اللعبة أن انت هي لعبة طرفين

181
00:15:50,850 --> 00:15:56,170
بتخاصموا أو بتنافسوا فيها وكل واحد بده يعظم مكاسبه

182
00:15:56,170 --> 00:16:01,210
و يقل المكاسب للآخر ففي هذا النوع من ال problems

183
00:16:01,210 --> 00:16:04,650
أو في هذا النوع من ال games عملية ال search بتختلف

184
00:16:04,650 --> 00:16:10,370
شويه صغيرة بصير أنا معنى بأنهأجد ال goal .. أجد ال

185
00:16:10,370 --> 00:16:16,030
goal state اللي بت .. اللي فيها أعلى value إلي و

186
00:16:16,030 --> 00:16:19,770
أقل value ليش هو الخصم تبعك، انت افترض انه انت

187
00:16:19,770 --> 00:16:22,570
بتلعب مع ال computer، ال computer هو الخصم، مش هو

188
00:16:22,570 --> 00:16:27,760
ضرورة اتنين بين أدمين اللي بيلعبوها يعنيفالان انت

189
00:16:27,760 --> 00:16:30,800
بدك تفترض انت ال computer بمعنى ان انت بدك تحط

190
00:16:30,800 --> 00:16:37,520
playing technique او playing strategy اللي تلعب مع

191
00:16:37,520 --> 00:16:43,440
بنا آدم و تغلب البنا آدم فمثال على هذا او واحدة من

192
00:16:43,440 --> 00:16:46,900
ال algorithms او ال techniques اللي ممكن تستخدم في

193
00:16:46,900 --> 00:16:50,390
مثل هذا النوع من ال problem اللي هي ال minimaxالـ

194
00:16:50,390 --> 00:16:53,090
Minimax أحيانا بيسميها procedure أحيانا بيسميها

195
00:16:53,090 --> 00:16:57,470
decision وأحيانا مجازا بيسميها algorithm معينة هي

196
00:16:57,470 --> 00:17:02,430
بس مجرد strategy مش algorithm بالمعنى التفصيلي

197
00:17:02,430 --> 00:17:07,290
يعني ال minimax ببساطة شديدة احنا خلينا نطلع على

198
00:17:07,290 --> 00:17:12,110
example عليها اللي هو

199
00:17:12,110 --> 00:17:16,230
ال

200
00:17:16,230 --> 00:17:17,070
tic-tac-toe

201
00:17:20,070 --> 00:17:23,470
عندك انت في لعبة ال tic-tac-to في الأول بتنبدأ

202
00:17:23,470 --> 00:17:31,390
اللحظة فاضية صح فانت عندك كلاب أول كل تمام مربعات

203
00:17:31,390 --> 00:17:34,790
خيارات إليك تحط فيها القطعة تبعتك انت راح تفترض

204
00:17:34,790 --> 00:17:40,230
انك تبدأ بال X انت تبدأ بال X فعاملك تمام خيارات 1

205
00:17:40,230 --> 00:17:46,390
,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,13,13,13,13,13,13,13

206
00:17:46,390 --> 00:17:47,490
,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13

207
00:17:47,490 --> 00:17:47,490
,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13

208
00:17:47,490 --> 00:17:51,190
,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13الان اللاعب اللى بده

209
00:17:51,190 --> 00:17:54,330
يكسب اللعبة اللى بنسميه max والطرف التانى اللى

210
00:17:54,330 --> 00:18:02,330
بنسميه min max معها ال x و ال min معها ال o فهذه

211
00:18:02,330 --> 00:18:08,250
خيارات التسعة اللى فى البداية الان الان

212
00:18:08,250 --> 00:18:13,570
ال min بده ياخد كل واحد من خيارات هذوله و يشوف ايش

213
00:18:13,570 --> 00:18:18,940
اللى ممكن متاح اللهم و يشوف ايش الأفضل لهفهذا

214
00:18:18,940 --> 00:18:23,860
الخيار في منه ان هو يحط ال O على طول هنا او يحط ال

215
00:18:23,860 --> 00:18:32,720
O هنا او يحط ال O هنا كل واحد من هذه الخيارات بده

216
00:18:32,720 --> 00:18:39,600
يقيم عمله تقييم على اساس ان ال algorithm تختار ال

217
00:18:39,600 --> 00:18:47,900
state الأفضل اللى بده توصل في الآخر إلى فوز ل Xأما

218
00:18:47,900 --> 00:18:53,500
هك أو بأي شكل آخر من الأشكال ممكن يصل إلى النهاية

219
00:18:53,500 --> 00:18:57,460
و ممكن ما يصلش هى ممكن يصل انه تبقى 9 خيارات فهي

220
00:18:57,460 --> 00:19:00,420
تطلع منهم اتنين و يبقى 7 خيارات مش اتنين لإن فى او

221
00:19:00,420 --> 00:19:03,780
بتلحق كده ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا

222
00:19:03,780 --> 00:19:03,780
ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا

223
00:19:03,780 --> 00:19:04,460
ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا

224
00:19:04,460 --> 00:19:04,460
ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا

225
00:19:04,460 --> 00:19:05,340
ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا

226
00:19:05,340 --> 00:19:07,640
ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا

227
00:19:17,120 --> 00:19:20,280
يعني max انا عنده 9 خيارات و بدنا نيجي نعملهم

228
00:19:20,280 --> 00:19:24,940
evaluation و ناخد ال best على أي أساس ايش هي ال

229
00:19:24,940 --> 00:19:29,040
evaluation function او ال fitness function او ال

230
00:19:29,040 --> 00:19:35,160
objective function اللي ممكن احنا نتبناها في حالة

231
00:19:35,160 --> 00:19:40,320
زي هذه الحالة في هذا اللعبة هذا

232
00:19:40,320 --> 00:19:46,860
الوضع لو انا حطيت ال X هنا هل أفضل من هذاواللي

233
00:19:46,860 --> 00:19:50,640
أفضل واللي هذا أفضل مين الأفضل ايش القاعدة اللي

234
00:19:50,640 --> 00:19:54,540
على أساسها بنا نقيم من القواعد السابقة اللي تمتلها

235
00:19:54,540 --> 00:19:57,880
دول لا هذه لعبة جديدة بدها قاعدها الخاصة ميني ماكس

236
00:19:57,880 --> 00:20:02,720
ماقدرش أجيب قواعد ال rules يوريستيك تبع ال .. انا

237
00:20:02,720 --> 00:20:05,740
مابقولها أشهر أخرى تبقى ميني ماكس جابنا لسه احنا

238
00:20:05,740 --> 00:20:07,900
ماحكياش في ميني ماكس بس احنا بناحكي الآن على

239
00:20:07,900 --> 00:20:10,920
fitness function اللي نعطيها لميني ماكس اللي على

240
00:20:10,920 --> 00:20:15,490
أساسها تشتغل ايش ال fitness functionاللي بدنا

241
00:20:15,490 --> 00:20:19,770
نستخدمها في تقييم في وضع إيش أنه هذه والله اللي

242
00:20:19,770 --> 00:20:22,910
بتتقربني ولا هذي بتتقربنى أكتر ولا هذي بتتقربنى

243
00:20:22,910 --> 00:20:26,610
أكتر للإيش لل winning عرف أنا كل واحدة لما أحطها

244
00:20:26,610 --> 00:20:30,990
في المصر إيش هو يعني إيش احتمالاته عشان ينجح أيوة

245
00:20:30,990 --> 00:20:35,390
أيوة إيش عدد إيش ممكن أقصى إيش ممكن يعمل يعني وانت

246
00:20:35,390 --> 00:20:41,130
الصادق بتقدر تقول إيش عدد المنافر أو الاحتمالات

247
00:20:41,130 --> 00:20:44,710
اللي أنا لازالت مفتوحة أمامي اللي أفوز منهايعني

248
00:20:44,710 --> 00:20:49,090
مثلا انا هنا بقدر افوز في هذا الاتجاه بقدر افوز

249
00:20:49,090 --> 00:20:54,910
هيك بقدر افوز هيك صح؟ احتماليات للفوز لو انا حطيت

250
00:20:54,910 --> 00:21:01,810
ال X هنا و هو ماانتبهش و غمض اينه ولا كده و حطلي

251
00:21:01,810 --> 00:21:06,930
مثلا هنا ولا هنا انا بقدر احط هذه هيك و في اللي

252
00:21:06,930 --> 00:21:12,490
بعدها احط هيك فهذا الوضعهو عبارة عن مبتدأ أو بداية

253
00:21:12,490 --> 00:21:16,510
لإحتمالي ان انا افوز لإحتمالي ان انا افوز إذا أبيت

254
00:21:16,510 --> 00:21:19,810
هذا الاتجاه و برضه إذا أبيت هذا الاتجاه و برضه

255
00:21:19,810 --> 00:21:24,770
فهذا الوضع فتحلي تلات احتمالات للفوز هذا الوضع

256
00:21:24,770 --> 00:21:30,930
فتحلي أكم احتمال هاي واحد هاي اتنين بس تمام و كده

257
00:21:30,930 --> 00:21:34,950
بحط هنا تلاتة و بحط هنا اتنين على اساس يعنيش هذه

258
00:21:34,950 --> 00:21:39,250
ال evaluation او ال fitness value تبع كل واحد من

259
00:21:39,250 --> 00:21:45,420
ال studentsطب هذا ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة

260
00:21:45,420 --> 00:21:51,620
ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة أربع أربع أربع

261
00:21:51,620 --> 00:21:53,280
أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع

262
00:21:53,280 --> 00:21:55,020
أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع

263
00:21:55,020 --> 00:21:55,680
أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع

264
00:21:55,680 --> 00:21:57,360
أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع

265
00:21:57,360 --> 00:21:57,360
أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع

266
00:21:57,360 --> 00:22:06,440
أربع أربع أ

267
00:22:10,250 --> 00:22:15,250
لو انا هنا و الخصم تبعي لو انا افترض ان الخصم تبعي

268
00:22:15,250 --> 00:22:18,850
انا بعد ما لعبت X الخصم تبعي بحط ال O هنا صرت انا

269
00:22:18,850 --> 00:22:24,390
في هذا الوضع انا Max صرت في هذا الوضع لان اكم اكم

270
00:22:24,390 --> 00:22:29,250
خيار متحقني طبعا متحقني لسه واحد اتنين تلاتة اربع

271
00:22:29,250 --> 00:22:34,590
خمس ستة سبعة سبع احتمالات اني اش العب هدول بس

272
00:22:34,590 --> 00:22:39,650
تلاتة منهملكن هذا الخيار الآن انا بقدر افوز بهذا

273
00:22:39,650 --> 00:22:44,410
الاحتمال او هذا الاحتمال فقط اي حركة اخرى مافيها

274
00:22:44,410 --> 00:22:49,570
مجال لأفوز فالعكس ممكن تكون ضرر اللي يعطي مجال

275
00:22:49,570 --> 00:22:54,790
القصم تبع النفوذ فاحنا في كل الأحوال في كل ال

276
00:22:54,790 --> 00:22:58,450
states هي strategy او قالية واحدة او heuristic

277
00:22:58,450 --> 00:23:05,630
واحدة اللي بنتبعها في تقييم ال states اللي هم عدد

278
00:23:05,820 --> 00:23:11,020
ال possibilities أو احتمالات الفوز من الوضع تبع

279
00:23:11,020 --> 00:23:15,160
هذا ال state طيب بعدين لسه ما حكيناش في ال minimax

280
00:23:15,160 --> 00:23:23,260
procedure ال minimax procedure تقص على انه احنا ما

281
00:23:23,260 --> 00:23:26,220
زال صار في عندنا ما زال عندنا ال initial state و

282
00:23:26,220 --> 00:23:29,460
عارفين كل الخيارات اللي بتطلع منها و عارفين ايش

283
00:23:29,460 --> 00:23:32,260
الاحتمالات تبع كل هذا الخيار كل واحد من هذه

284
00:23:32,260 --> 00:23:37,510
الخيارات ايش ممكن التخصم يعملبقدر انا اتعمق في ال

285
00:23:37,510 --> 00:23:45,630
tree لاخرة لاخرة و احط تقييم لل leaf

286
00:23:45,630 --> 00:23:52,030
nodes لل end states احط تقييم لل leaf states يعني

287
00:23:52,030 --> 00:23:57,710
ايه دي اخش depth first و اقول هذه ال state ايش

288
00:23:57,710 --> 00:24:05,120
الانضال منها خيار خيارين تلاتة فمن احسن واحد فيهمو

289
00:24:05,120 --> 00:24:09,300
أسجل الخيارة كل واحد منهم إيش ال valley تبعه

290
00:24:09,300 --> 00:24:13,560
وبعدين أنا أشوف هذه ال state في دور من إذا في دور

291
00:24:13,560 --> 00:24:20,500
من أنا أعلم إن من هيبحث عن الخيار الأقل لأن الأقل

292
00:24:20,500 --> 00:24:27,600
هو أقل إلي هو مكسب إله الأقل هنا يعني هنا هذا أحسن

293
00:24:27,600 --> 00:24:33,760
إلي لكن هذا أحسن لمن مصبوط صح هذا يعني الرقم

294
00:24:33,760 --> 00:24:40,770
العاليهو كويس ل max و المقام المنخفض هو كويس ل min

295
00:24:40,770 --> 00:24:45,370
فإذا كان هى فضوع من انا اعلى منه اذا افترض هذه

296
00:24:45,370 --> 00:24:50,710
تلتة و هذه واحد انا اعلى منه منه هياخد واحد هياخد

297
00:24:50,710 --> 00:24:55,150
الخيار هذا هيمشي في هذا الاتجاه لأنه سيء لي صح او

298
00:24:55,150 --> 00:25:02,430
لا انا؟ يبكى اذا هذا خيار كمان كان فيه خيارين

299
00:25:02,430 --> 00:25:08,120
تانينوالتلاتة هدولة لهم parent state نفترض هذا

300
00:25:08,120 --> 00:25:15,020
واحد وهذا تلاتة وهذا سبعة طيب okay هدولة كلهم

301
00:25:15,020 --> 00:25:19,360
الخيارات المتاحة لمن ومن حتما هياخد هذا لأنه أسوأ

302
00:25:19,360 --> 00:25:26,320
لي طيب انا هكون دلوقت قبله اي خيار هاخد سبعة صح

303
00:25:26,320 --> 00:25:32,120
فالعملية بتسمح ان احنابنقدر نيجي نفكر في الأمر

304
00:25:32,120 --> 00:25:36,480
كالتالي نبسط بس القضية بتلاتة levels التلاتة

305
00:25:36,480 --> 00:25:41,100
levels هدولة فتوضح أن هدولة ليش ال leaf nodes leaf

306
00:25:41,100 --> 00:25:47,120
states Max بيلعب أول خطوة بعدين من بعدين بيكون دور

307
00:25:47,120 --> 00:25:51,060
Max الآن في دور Max هدى التلاتة والاثمان والاثمان

308
00:25:51,060 --> 00:25:56,420
والاثنين هدولة عبارة عن ليش ال heuristic values او

309
00:25:56,420 --> 00:26:01,330
ال evaluations تباركة ال statesاذا انا اعلم ان هذا

310
00:26:01,330 --> 00:26:10,790
ال node هو 12 وهذا 8 انا اعلم ان من حتما هيختار

311
00:26:10,790 --> 00:26:16,090
الأقل

312
00:26:16,090 --> 00:26:20,050
وهنا

313
00:26:20,050 --> 00:26:23,270
نفس الشيء هيختار الأقل و هنا نفس الشيء هيختار

314
00:26:23,270 --> 00:26:24,310
الأقل

315
00:26:27,180 --> 00:26:31,800
لو انا عملت حركة action one action two action

316
00:26:31,800 --> 00:26:35,680
تلاتة action one اعطاني هذه و action two اعطاني

317
00:26:35,680 --> 00:26:41,840
هذه و action three اعطاني هذه اعمل اي action فيهم

318
00:26:41,840 --> 00:26:45,160
اذا انا عندي تلاتة possible if انا واحد واحد في

319
00:26:45,160 --> 00:26:49,120
هنا لسه اللحظة فاضية و معايا تلاتة possible

320
00:26:49,120 --> 00:26:56,240
actions و انا اعلم كل action كده مدى ضرر علياالأقل

321
00:26:56,240 --> 00:27:00,560
ضرران فانا

322
00:27:00,560 --> 00:27:03,500
الأن بدي أاخد الأقل ضرران اللي هو الأعلى قيمة لي

323
00:27:03,500 --> 00:27:10,920
تلاتة تلاتة هنا القيمة الأعلى لي صح فانا حتما هاخد

324
00:27:10,920 --> 00:27:14,280
ال action number one مظبوط الكلام ولا لأ هتمثل ال

325
00:27:14,280 --> 00:27:17,940
minimum نعم هتمثل القيمة الأعلى في ال minimum صح

326
00:27:17,940 --> 00:27:23,030
طبعا كيف ال values هذه هي القيمة تبعت ال stateأنا

327
00:27:23,030 --> 00:27:27,330
ك max ببحث عن القيم العليا، من يبحث عن القيم

328
00:27:27,330 --> 00:27:32,610
المنخفضة، خلاص؟ فانا الآن عندي ال state ابتدائية،

329
00:27:32,610 --> 00:27:36,970
و أمامي possible one, two, three actions، وأنا أهم

330
00:27:36,970 --> 00:27:40,300
أن هذا ال actionهيدخلني على state ال value تبعها

331
00:27:40,300 --> 00:27:43,040
تلاتة وهذا هيدخلني على state ال value تبعها اتنين

332
00:27:43,040 --> 00:27:45,980
وهذا على state ال value تبعها اتنين يبقى انا لازم

333
00:27:45,980 --> 00:27:50,020
اختار ال action اللي هيدخلني على state صح فهذا

334
00:27:50,020 --> 00:27:54,380
ببساطة هي ال minimax procedure او ال minimax

335
00:27:54,380 --> 00:28:00,440
algorithm فببساطة شدي ان احنا اول step في هذا ال

336
00:28:00,440 --> 00:28:05,960
procedure إيش

337
00:28:05,960 --> 00:28:06,460
expand

338
00:28:11,480 --> 00:28:16,180
فقدر أقول هيك إن أنا بدي أفرد أو generate الفضاء

339
00:28:16,180 --> 00:28:22,000
الاحتمالات كله وإلا كيف بدي أعمل evaluation لل

340
00:28:22,000 --> 00:28:27,320
leaf nodes كيف بتوصل لها لازم أبجأ غصط إلى نهاية

341
00:28:27,320 --> 00:28:33,100
اللي هو ال search space بعدين افردت الفضاء

342
00:28:33,100 --> 00:28:37,040
الاحتمالات كله افرد بعدين تفترح تفترح تعمل

343
00:28:37,040 --> 00:28:37,980
evaluation في الأول

344
00:28:46,410 --> 00:28:52,490
leaf nodes اللي يعني leaf states عملنا evaluation

345
00:28:52,490 --> 00:28:56,250
عملنا أيش عملنا evaluation؟ حاطينا الأقامة دي صح؟

346
00:28:56,250 --> 00:29:00,890
حاطيناها بناء علاش مانحطها evaluation function او

347
00:29:00,890 --> 00:29:10,450
heuristic rule صح؟ ثلاثة هتقطع نعم؟ بدنا نروح حل

348
00:29:10,880 --> 00:29:19,520
نرحل ال values الى ال parent nodes ال parent تبعه

349
00:29:19,520 --> 00:29:23,120
في دور مين؟ في دور من؟ اذا في دور من يبقى بيرحل ال

350
00:29:23,120 --> 00:29:24,000
minimum value

351
00:29:44,340 --> 00:29:49,820
propagate يعني نرحلها بعدين

352
00:29:49,820 --> 00:29:56,400
خلاص مضلش الشيء خلاص الان الكمبيوتر بيلعب هون غامض

353
00:29:56,400 --> 00:30:03,580
ليش؟ لأن هذه التلاتة بتقوله خد ال node لأ لأ رقم

354
00:30:03,580 --> 00:30:11,100
تلاتة ال limit التلاتة يعني كل node لها value صح؟

355
00:30:11,100 --> 00:30:16,530
صح؟ و المعروف من ال actionاللي بيوصل إليها ال

356
00:30:16,530 --> 00:30:21,670
system الآن و هو مغمض بدي أخد ال action المرتبط

357
00:30:21,670 --> 00:30:26,610
بال value خلاص انت صار عنده من البداية صار عنده من

358
00:30:26,610 --> 00:30:32,650
البداية أن أحسن state و أنت واقف هنا أحسن state هي

359
00:30:32,650 --> 00:30:37,050
ال state اللي ال value تبعها تلاتة طيب ماشي الحل

360
00:30:37,050 --> 00:30:39,150
وين ال action؟ ال action اي واحد هو اللي بيودين

361
00:30:39,150 --> 00:30:45,890
عليه خلاص و بعد هيك بعد ما يلعب هذابعد ما يصير في

362
00:30:45,890 --> 00:30:52,790
stay تلاتة تلقائيا احنا فاهمين ان الخصم يلعب بنفس

363
00:30:52,790 --> 00:30:59,390
العقلية فهيروح ياخد هادي مش لأنها تلاتة افضل لأ

364
00:30:59,390 --> 00:31:03,470
لأنها تلاتة اقل هيدكدي هنا الان هادي ايش ال

365
00:31:03,470 --> 00:31:10,750
children تفرع منها فانا باخد ال child الليبس هو ..

366
00:31:10,750 --> 00:31:14,950
هو عمليا لو ولا واحد فيهم غلط و واحد منه ضال يختار

367
00:31:14,950 --> 00:31:21,330
ال minima و ضال يختار ال minimax النهاية الحتمية

368
00:31:21,330 --> 00:31:25,870
ان اللعب اتسكر و ما حدا فوز اي بالظبط ان انت بتركز

369
00:31:25,870 --> 00:31:31,070
على ان هناك يطلع ان الخصم تبعك يخرج عن تفكير ال

370
00:31:31,070 --> 00:31:35,190
minimax اذا نفس ال system لعب اتحاله اقل نتيجة

371
00:31:35,190 --> 00:31:41,960
ممكن ياخدها تعادأنا بنتبهت أنه ممكن لو أخد الأفضل

372
00:31:41,960 --> 00:31:45,040
لو أنا أخدت الأربعة اللي في النص هذه مستحيل يبقى

373
00:31:45,040 --> 00:31:49,700
خسارة فيه زي في ال .. في ال XO يعني مثلا لو أنا

374
00:31:49,700 --> 00:31:52,980
أخدت الأربعة اللي في النص أنا مستحيل أخسر فيها

375
00:31:52,980 --> 00:31:55,760
نيارية الأربعة في النص ماشي قصدك الأربعة في النص

376
00:31:55,760 --> 00:31:59,560
لو أنا أخدت الأربعة ال value أربعة كانت في ال XO

377
00:31:59,560 --> 00:32:03,540
مستحيل خسارة فيهايعني انت ممكن مش two goals ورا

378
00:32:03,540 --> 00:32:07,540
بعض لأ فاهم لأ انا فاهم يطلع عندي اربع ال value

379
00:32:07,540 --> 00:32:12,700
اربع يعني في ال X و لو نرجع احنا لو احنا لو احنا

380
00:32:12,700 --> 00:32:12,860
لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو

381
00:32:12,860 --> 00:32:12,900
احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو

382
00:32:12,900 --> 00:32:12,980
احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو

383
00:32:12,980 --> 00:32:13,460
احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو

384
00:32:13,460 --> 00:32:13,480
احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو

385
00:32:13,480 --> 00:32:17,060
احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو

386
00:32:17,060 --> 00:32:22,640
احنا لو احنا لو احنا لو احنا

387
00:32:22,640 --> 00:32:26,600
لو

388
00:32:26,600 --> 00:32:30,060
احنا

389
00:32:31,370 --> 00:32:37,710
سلابك هي تحط هنا و لا تحط هنا و جذبه على two win

390
00:32:37,710 --> 00:32:41,490
possibility إذا جيت ال X اللي في النص مع أي X على

391
00:32:41,490 --> 00:32:45,810
الزاوية تمام لما يحط X في أي مكان بصير عنده احتمال

392
00:32:45,810 --> 00:32:50,890
ينفوذ يعني احتمال ينفوذ مؤكد بيصير إذا حط X هنا في

393
00:32:50,890 --> 00:32:56,350
الزاوية في الزاوية صحيح تمام بصير في عنده إيش هذا

394
00:32:56,350 --> 00:33:01,300
أي واحد احتماله و حط X في أي مكانحط X في أي مكان

395
00:33:01,300 --> 00:33:04,960
تاني في أي مكان تاني

396
00:33:09,480 --> 00:33:13,340
عمليا لو حد بدأت .. لو حد بدأت بيحط هنا و بعدين

397
00:33:13,340 --> 00:33:16,760
بيحط في اي مكان تاني اه صحيح زي كده اه و سنعمله

398
00:33:16,760 --> 00:33:20,400
هذا و سنعمله هذا بس في حاجة هو عمليا .. هو الخصم

399
00:33:20,400 --> 00:33:23,600
تبعك مش حاسيبك طبعا هو الخصم تبعك و انت حاططها في

400
00:33:23,600 --> 00:33:26,600
النص و هيروح يسكر عليك الزوايا او بحاجة هيعملها

401
00:33:26,600 --> 00:33:31,200
يسكر الزوايا بالظبط ده هيك نفسي ثالث صحيح؟ اه

402
00:33:31,200 --> 00:33:33,820
بتاخدش اتنين roles و اربعة صحيح بس انا بقول يعني

403
00:33:33,820 --> 00:33:38,460
هو بالنسبة لسيس .. الموضوع .. الموضوع ال minimaxزي

404
00:33:38,460 --> 00:33:42,700
ما قلنا في الأول أن الطرفين

405
00:33:42,700 --> 00:33:47,520
لازم هيتعادلوا إلا إذا واحد ارتكب خطأ خارج عن نص

406
00:33:47,520 --> 00:33:52,060
ال minimax procedure طبعا احنا بنفترض أن هذا وارد

407
00:33:52,060 --> 00:33:55,820
لأن واحد منهم هيكون computer و التاني human human

408
00:33:55,820 --> 00:34:00,780
الخطأ هيجي من ال human او ضعيف ييجي من ال system

409
00:34:04,960 --> 00:34:08,440
زي ما كانت الـ idea to choose the move to position

410
00:34:08,440 --> 00:34:12,200
with the highest minimax value best available

411
00:34:12,200 --> 00:34:19,660
payoff against the best play طيب،

412
00:34:19,660 --> 00:34:24,980
أيش بدنا نطلع الأن؟ نطلع على أن ال properties

413
00:34:24,980 --> 00:34:27,800
تبعتها، حتى واحدة اللي كنا بنحكي فيه، إيه علاقة

414
00:34:27,800 --> 00:34:31,560
بال properties؟ المعنى أن مثلا ال completeness، هل

415
00:34:31,560 --> 00:34:34,740
هي complete؟ هل هي بتجد حل دائما؟

416
00:34:37,610 --> 00:34:43,510
هل تجد حل دائما؟ طبعا تجد بشرط ان ال search space

417
00:34:43,510 --> 00:34:48,690
ي define it مايبقاش ال هذا لنهيه و الأصل مامش هقدر

418
00:34:48,690 --> 00:34:55,210
اشتغل شرط مصمم لازم اصل ال leaf nodes طبعا انا

419
00:34:55,210 --> 00:34:59,730
ممكن اذا infinite اجسم الشغل by iterative

420
00:34:59,730 --> 00:35:06,340
deepeningiterative deepening بس هذا عشان اقدر

421
00:35:06,340 --> 00:35:12,820
اشتغل يعني اجي ال tree تتمدد

422
00:35:12,820 --> 00:35:17,220
فانا مش هقدر اقوس deep first او deep first

423
00:35:17,220 --> 00:35:21,460
فبالتالي اجي اقول بدي اشتغل على L بالسبب ستة واطبع

424
00:35:21,460 --> 00:35:25,420
على هدول ال notes علي ان هم ايش هم leaf notes مع

425
00:35:25,420 --> 00:35:29,240
انه انا اعلم انه لسه في بتفرع منهم children بس انا

426
00:35:29,240 --> 00:35:33,840
عشان اقدر اشتغل اعمل هدول ايشleaf nodes و اقيمهم

427
00:35:33,840 --> 00:35:36,980
اعتبرهم يعني leaf nodes و اقيمهم و اشتغل على هذا

428
00:35:36,980 --> 00:35:44,340
الأساس طبعا وصلت لمقطة اللي لابا لسه مستمرة المقطة

429
00:35:44,340 --> 00:35:49,460
اللي لابا فيها بشوف ايش ال tree اللي بتتفرع منها و

430
00:35:49,460 --> 00:35:55,580
باخد برضه و باخد depth limited ماشي بس هذا عبارة

431
00:35:55,580 --> 00:36:00,340
عن مخرج من عملية ال infinite depth

432
00:36:02,430 --> 00:36:05,710
طبعا صح مخرج ولكن لا يضمن لي ان انا اجد solution

433
00:36:05,710 --> 00:36:11,890
او اجد يعني ال best move لان اللي انا حسبته بناء

434
00:36:11,890 --> 00:36:17,250
على هذا المستوى قد يكون خاطئ وممكن يهزمني القصم

435
00:36:17,250 --> 00:36:22,950
لان انا اشتغلت على جزء من الصورة طيب ال optimality

436
00:36:23,240 --> 00:36:27,140
نعم بيكون optimal طبعا برضه كمان ياشهر في ظل اللي

437
00:36:27,140 --> 00:36:31,040
هو ان تبقى limited و برضه بيكون optimal على أساس

438
00:36:31,040 --> 00:36:38,240
ان القسم تبعك بيحاول يسعى الى لا تمام ال time

439
00:36:38,240 --> 00:36:45,340
complexity P to the M و ال space complexity P O of

440
00:36:45,340 --> 00:36:46,180
P M

441
00:36:49,100 --> 00:36:54,260
مضطرين نوقف هنا بس في ضايل شغلة بسيطة بنحاول نحكي

442
00:36:54,260 --> 00:36:58,800
فيها الآن وإذا كافل معانا الوقت إذا ما كفاش وقت

443
00:36:58,800 --> 00:37:04,440
بنكملها المرة الجاية وهي أنه في هذا النوع من ال

444
00:37:04,440 --> 00:37:12,180
search ال minimax procedure ممكن أنا محتاجش أعمل

445
00:37:12,180 --> 00:37:20,380
evaluation لكل ال tree evaluationبمعنى ايش انه انا

446
00:37:20,380 --> 00:37:29,000
الان في دور ال max وفردت ال children لسه مش عارف

447
00:37:29,000 --> 00:37:33,500
اكمل child بس طلعت لجيت في عندي child و ال child

448
00:37:33,500 --> 00:37:36,960
هذا بده اخش اشوف ايش بتفرع منه فخشيت و اتفرع و

449
00:37:36,960 --> 00:37:41,020
لجيت انه في تلتة children الان انا هنا في هذا ال

450
00:37:41,020 --> 00:37:46,120
level في دور ال max قبل هي كده في دور مني انا اعلم

451
00:37:46,120 --> 00:37:52,690
انه في دور منيأه من هياخد ال minimum من هدول ال

452
00:37:52,690 --> 00:37:58,850
children فحتما هياخد التلاتة صح طيب الآن خلصنا من

453
00:37:58,850 --> 00:38:03,410
هذا الطريق بما نشوف إذا في child تاني و هل ال

454
00:38:03,410 --> 00:38:10,050
child تاني بتفرع منه ال children ولا لأ الآن أنا

455
00:38:10,050 --> 00:38:17,770
لجيت أن ال child هذا بتفرع منه تلاتةأول راح احد

456
00:38:17,770 --> 00:38:21,350
منهم مفهزته وجدت الـ heuristic value او ال fitness

457
00:38:21,350 --> 00:38:26,770
function value تبقى 2 اتنين هذه ماشي خلينا نحطها

458
00:38:26,770 --> 00:38:31,190
هنا مؤقتا بس فاكر معايا انت الاتنين هذه و هي مؤقتة

459
00:38:31,190 --> 00:38:36,310
احنا لسه بدنا نشوف جدام ال children الأخرين نطلع

460
00:38:36,310 --> 00:38:40,870
عليهم عشان نعملهم evaluation طيب اذا كان ال value

461
00:38:40,870 --> 00:38:46,940
سبعتهم اكبر من 2 بلزمه او بلزم ان انابالظبط ان انا

462
00:38:46,940 --> 00:38:55,680
اطلع لهم الـ min هذا ال max

463
00:38:55,680 --> 00:39:00,020
لما شاف التلاتة هذه لما شاف النود هذه ال value

464
00:39:00,020 --> 00:39:05,560
تبعها تلاتة هو محتاج يستمر في البحث املا على امل

465
00:39:05,560 --> 00:39:11,300
ان يجد شيء افضل من التلاتة صح؟ صح؟ طيب الان هو خرش

466
00:39:11,300 --> 00:39:15,220
على هذا و لجل ال child تبعه اتنينخش على هذا الـ

467
00:39:15,220 --> 00:39:19,380
chart و لا على هذا الـ chart تبقى 2 طيب أكمل عشان

468
00:39:19,380 --> 00:39:24,900
أبحث عن إشي أقل من الإتنين ما هو أنا في دور من

469
00:39:24,900 --> 00:39:29,220
الإتنين هذي مش هتتبدل إلا إذا في إشي أقل منها طب و

470
00:39:29,220 --> 00:39:33,760
ليش أصلا أخش أدور على إشي أقل من الإتنين إذا كان

471
00:39:33,760 --> 00:39:37,720
ال maths جاعة ببحث عن إشي أكبر من التلاتة؟ شو

472
00:39:37,720 --> 00:39:42,400
معناه هذا؟ معناه هذا كان إن أنا بقدر أوقف البحث

473
00:39:42,950 --> 00:39:47,030
أوقف عملية استكشاف ال children و مجرد ما اني انا

474
00:39:47,030 --> 00:39:51,430
لجيت ال child هذا و عرفت ان ال value تبع اتنين ال

475
00:39:51,430 --> 00:39:54,930
linguistic value تبع اتنين و الاتنين هذه مبدئيا

476
00:39:54,930 --> 00:39:58,210
بدأت تترحل ال parent اللي هو في دور ال man و

477
00:39:58,210 --> 00:40:04,210
بنستمر في البحث وشوف اذا في children اخرى اخرى و

478
00:40:04,210 --> 00:40:08,650
هذا ال children اذا واحد منهم اقل من الاتنين بدنا

479
00:40:08,650 --> 00:40:15,170
نبدل الاتنينبهذا ال value طب و ليش اخش في العملية

480
00:40:15,170 --> 00:40:20,370
هذه اذا كان انا اعلم ان ال parent تبعي ال parent

481
00:40:20,370 --> 00:40:25,490
اللي هو في دور ال max بيدور على state ال value

482
00:40:25,490 --> 00:40:30,730
تبعها اكبر من تلاتة و انا بدأ اخش اعمل search ادور

483
00:40:30,730 --> 00:40:34,760
علىState الفئة تبقى على قدم اتنين مالوش لازم هذا

484
00:40:34,760 --> 00:40:38,720
الكلام يبقى بقف الوقف هادي او توقيف ال search اسمه

485
00:40:38,720 --> 00:40:42,660
Pruning Pruning يعني احنا كأننا بنجلم في شجرة شجرة

486
00:40:42,660 --> 00:40:48,240
بنجسكس في الأفروع اللي مش لازم تمام هنا نفس الشيء

487
00:40:48,240 --> 00:40:50,560
عن هذا الكلام بنفصل في المحاضرة الجاية ان شاء الله

488
00:40:50,560 --> 00:41:01,630
بس انت بدك تستبعد انه عملية ال searchممكن تختزل

489
00:41:01,630 --> 00:41:08,130
بشكل كبير من خلال ال proning طيب يعطيكم العافية