这篇文档介绍了加州大学伯克利分校关于经典游戏《吃豆人》的人工智能研究项目，探讨了不同算法在该游戏中的应用和优化。
介绍
早在2011年，我参加了Peter Norving和Sebastian Thrun教授的原始人工智能在线课程。我对所学的人工智能理论非常感兴趣，并且迫切希望将这些理论应用到实际问题中解决。那时我发现了一个项目。
项目一：在Pacman中的搜索
在这个项目中，您的吃豆子代理将在他的迷宫世界里寻找路径，既可以到达特定位置，也可以有效地收集食物。您需要构建通用的搜索算法并将它应用于Pacman场景。
可以尝试的一些示例场景包括：
$ cd pacman-projectsp1_search
$ python pacman.py -l bigMaze -p SearchAgent -a fn=dfs -z .5
$ python pacman.py -l bigMaze -p SearchAgent -a fn=bfs -z .5
5星
