Search Algorithm Simulator – Artificial Intelligence Course

تطوير تطبيق ويب تفاعلي لمحاكاة خوارزميات البحث في الذكاء الاصطناعي (AI Search Algorithms) باستخدام Python

تم تصميم وتطوير تطبيق ويب تفاعلي بالكامل باستخدام لغة بايثون (Python) وإطار عمل Streamlit. يهدف المشروع إلى تبسيط وتصور (Visualization) كيفية عمل خوارزميات البحث المتقدمة في الذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب داخل هيكل شجري (Tree Graph) معقد. التطبيق يتيح للمستخدم تجربة خوارزميات مختلفة ومقارنة أدائها وخطواتها للوصول إلى الهدف (Goal Node).

دعم شامل لـ 6 خوارزميات بحث أساسية: تم بناء الخوارزميات من الصفر وتتضمن:

البحث في العرض أولاً (BFS)

البحث في العمق أولاً (DFS)

البحث المحدود بالعمق (DLS)

البحث بتعميق التكرار (IDS)

بحث التكلفة المنتظمة (UCS)

البحث الجشع الأفضل أولاً (Greedy Best-First)

واجهة مستخدم (UI) احترافية وتفاعلية: لوحة تحكم جانبية تتيح للمستخدم اختيار الخوارزمية، تحديد نقطة الهدف (Goal Node)، وضبط إعدادات مخصصة مثل الحد الأقصى للعمق (Max Depth).

تصور مرئي لمسار البحث (Traversal Path): يعرض التطبيق تفصيلياً المسار الذي سلكته الخوارزمية للوصول إلى الهدف، خطوة بخطوة.

رسم شجرة بيانية (Tree Graph): توليد تمثيل نصي متفرع (ASCII Tree) يوضح العقد التي تمت زيارتها بوضوح بصري ممتاز، مما يسهل فهم تسلسل العمليات.

كفاءة الكود وهياكل البيانات: استخدام احترافي لمكتبات وهياكل بيانات مثل PriorityQueue و deque لضمان تنفيذ الخوارزميات بأعلى كفاءة زمنية ومكانية (Time/Space Complexity).