| LEADER |
06343nam a22003497a 4500 |
| 001 |
1480065 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 462384
|a Jamhawi, Zeyad Mohammad Hamed
|e Author
|
| 245 |
|
|
|a Developing Optimal Solutions for Large Slide Tile Puzzles Based on Artificial Intelligence Techniques
|
| 260 |
|
|
|a أم درمان
|c 2016
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 203
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة أم درمان الاسلامية
|f معهد البحوث والدراسات الأستراتيجية
|g السودان
|o 0415
|
| 520 |
|
|
|a الهدف الرئيسي من هذه الدراسة هو تطوير خوارزميه لإيجاد الحل الأمثل للغز البلاطات المنزلقة ذات الحجم الكبير في وقت ومساحة استكشاف في المجال معقولة باستخدام الخوارزميات المخترعة وطرق الاسترشاد والأنماط المخزنة في قواعد البيانات. معرفتنا للمستقبل تأتي من ابتكارات الماضي ومع نجاح الطرق السابقة لحل الأحاجي الصغيرة والمتوسطة من لغز البلاطات المنزلقة والحصول على أفضل الفوائد منها ليسهل حل أحاجي البلاطات المنزلقة كبيرة الحجم كونه ليس من السهل حلها. يتم استخدام حل لغز البلاطات كبير الحجم كسرير اختبار لإثبات فعالية تقنيات البحث المختلفة وبالتالي فإن الخطوة التالية هي لاستخدامها في معاضل الحياة الحقيقية. معظم الأبحاث في مجال البحث تستخدم بواسطة ألعاب كاللعب بأوراق الكوتشينه والشطرنج والبلاطات المنزلقة حجم 4×4 فبالإضافة إلى موروثها الثقافي المتأصل فلها خصائص محددة التي تجعل منها موضوع بحث مستقل. معظم الألعاب تلعب حسب مجموعه مواعد معرفة جيدا والتي تجعل من السهل توليد مجال البحث وتحرر الباحثين من الغموض والتعقيد في مسائل أقل تنظيم. تشكيل اللوحة المستخدمة في اللعب سهل تمثيلها في الحاسوب ولا يحتاج الحصول على صعوبات الدقة الشكلية لمجال المسائل الأكثر تعقيدا. كون الألعاب سهلة اللعب فإن برامج فحص الألعاب لن تحتاج إلى عبء مالي أو أخلاقي، كذلك يمكن توليد مجالات بحث كبيره جدا. المجالات الكبيرة والمعقدة بما فيه الكفاية تتطلب تقنيات قوية لتقرير البدائل في استكشاف المجالات الكبيرة، وتكون الخطوة القادمة لاستخدام طرق الاستكشاف في مسائل الحياة العملية. لتحقيق أهداف هذه الدراسة تم جمع المعرفة السابقة في الخوارزميات، والاستدلال وأنماط من بداية تطبيق الخوارزميات في 1956 عندما بدأ هذا المجال من العلوم بعد أن تم بناء أول حاسوب حيث تم جمع هذه المعرفة من الكتب، والمجلات العلمية المحكمة، ومواقع الإنترنت. وكانت الخطوة التالية خلق بيئة ملائمة لبناء برنامج لجمع البيانات عن عينة الدراسة لألغاز البلاطات المنزلقة من خلال اختبار المعرفة السابقة والحصول على نتائج جديدة. وتطبيق خوارزمية القوة الغاشمة وطرق الاسترشاد والأنماط للحصول على كل البيانات لمعرفة عمق وطول المجالات للحالات وأيضا مجموع الحالات والقيم الاسترشادية للمستويات المختلفة لكل عينة في الدراسة والتي تم اختيارها من لغز البلاطات المنزلقة 2× 2.3× 2.4× 3.5× 3. النتيجة الرئيسية لهذه الدراسة هي خوارزمية جديدة يمكن أن تحل ألغاز البلاطات الكبيرة في تعقيد معقول وقابل للتطبيق في الوقت والمجال المناسب للحصول على النتائج المطلوبة بعد استخراج المعرفة من الدراسات السابقة في ترتيب معين لتكون مشابهة للنمط البشري في حل الألغاز. نتيجة إضافية أن طرق الاستكشاف الحالية لا يمكن أن تصل إلى الهدف مباشرة والحالات المولدة تزداد ما دام حجم المجال يزداد لأن نفس القيم المحسوبة تتكرر في أعماق مختلفة حيث يجب أن يكون لأفضل طرق الاسترشاد قيمة فريدة بالنسبة لكل مستوى أو حالة أو على الأقل قيمة فريدة محسوبة من نوعها لكل سبعة مستويات قبل حصول التكرار لتستخدم في الاستكشاف للمرحلة اللاحقة.
|
| 653 |
|
|
|a نظم المعلومات الحاسوبيه
|a الخوارزميات
|a قواعد البيانات
|
| 700 |
|
|
|9 438984
|a Elsinnari, Adil Mohamed Ahmed
|e Advisor
|
| 856 |
|
|
|u 9818-003-019-0415-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9818-003-019-0415-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9818-003-019-0415-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9818-003-019-0415-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9818-003-019-0415-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9818-003-019-0415-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9818-003-019-0415-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9818-003-019-0415-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9818-003-019-0415-5.pdf
|y 5 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9818-003-019-0415-6.pdf
|y 6 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9818-003-019-0415-O.pdf
|y الخاتمة
|
| 856 |
|
|
|u 9818-003-019-0415-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 856 |
|
|
|u 9818-003-019-0415-S.pdf
|y الملاحق
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 858449
|d 858449
|
