تصميم لعبة Tic Tac Toe بذكاء اصطناعي متقدم (Minimax + Alpha-Beta + Heuristics)

قمت بتطوير لعبة Tic Tac Toe تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، حيث تم تطبيق خوارزمية Minimax لاتخاذ القرارات المثلى، بالإضافة إلى Alpha-Beta Pruning لتحسين الأداء وتقليل عدد الحالات التي يتم تحليلها, تم أيضًا استخدام Heuristic Functions لتقييم أوضاع اللعبة المختلفة، مما يسمح للنظام باتخاذ قرارات استراتيجية سريعة وفعالة. مميزات المشروع: تطبيق خوارزمية Minimax لاتخاذ القرار الأمثل استخدام Alpha-Beta Pruning لتحسين كفاءة الأداء إضافة Heuristic Evaluation لتحليل الحالات غير النهائية تحسين الأداء باستخدام تقنيات تقليل التماثل (Symmetry Reduction) تصميم واجهة رسومية تفاعلية إمكانية اختيار نوع الذكاء الاصطناعي (Minimax فقط – Minimax + تحسينات) التقنيات المستخدمة: بايثون, خوارزميات الذكاء الاصطناعي, GUI, Game Logic المشروع يهدف إلى إظهار كيفية دمج خوارزميات البحث في الألعاب (Game Tree Search) مع تقنيات التحسين للحصول على أداء عالي وكفاءة أفضل. هذا المشروع يوضح الفرق في الأداء بين Minimax التقليدي و Minimax مع Alpha-Beta Pruning من حيث سرعة التنفيذ وعدد الحالات التي تم تحليلها.