• 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