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Trabalho da disciplina de Fundamentos de Inteligência Artificial - UFPEL

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GeovanaS/Pac-Man

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Pacman

  • Implementação dos seguintes algoritmos de busca no jogo do PAC-MAN:

    • A*
    • Têmpera Simulada
    • Subida de Encosta
    • Busca de Custo Uniforme
  • Criação de novos labirintos para teste(pequenos, médios e grandes).

  • Apresentar relatório sobre os resultados.

Entrada: Estado inicial e estado meta;

Deve retornar:

a) o número de estados (movimentos) testados

b) o caminho e número de estados para a solução;

Compilação nos labirintos criados:

  • A*:

      Labirinto Pequeno: 
      
          python pacman.py -l small -p SearchAgent -a fn=astar
    
      Labirinto Médio:
      
          python pacman.py -l medium -p SearchAgent -a fn=astar
    
      Labirinto Grande: 
      
          python pacman.py -l big  -z .5 -p SearchAgent -a fn=astar
    
    • Usando função heurística:

       Distância Manhattan:  python pacman.py -l small -p SearchAgent -a fn=astar,heuristic=manhattanHeuristic
      
       Distância Euclidiana: python pacman.py -l small -p SearchAgent -a fn=astar,heuristic=euclideanHeuristic
      
  • Busca de Custo Uniforme:

      Labirinto Pequeno: 
      
          python pacman.py -l small -p SearchAgent -a fn=ucs
    
      Labirinto Médio:
      
          python pacman.py -l medium -p SearchAgent -a fn=ucs
    
      Labirinto Grande: 
      
          python pacman.py -l big -z .5 -p SearchAgent -a fn=ucs
    
  • Têmpera Simulada:

       python pacman.py -l small -p SearchAgent -a fn=sa
    
       python pacman.py -l medium -p SearchAgent -a fn=sa
    
       python pacman.py -l big -z .5 -p SearchAgent -a fn=sa
    
  • Subida de Encosta:

       python pacman.py -l small -p SearchAgent -a fn=hc
    
       python pacman.py -l medium -p SearchAgent -a fn=hc
    
       python pacman.py -l big -z .5 -p SearchAgent -a fn=hc
    

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