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Pacman-AI：在Pacman游戏中实现BFS、DFS、A*及一致代价搜索算法

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简介：
本项目通过Python编程，在经典的Pac-Man游戏环境中实现了四种基本图搜索算法（广度优先搜索、深度优先搜索、A*搜索和一致代价搜索），以优化角色的路径规划与决策机制。 吃豆子-AI吃豆子-AI

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  • Pacman-AI：在Pacman游戏中实现BFS、DFS、A*及一致代价搜索算法
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    本项目通过Python编程，在经典的Pac-Man游戏环境中实现了四种基本图搜索算法（广度优先搜索、深度优先搜索、A*搜索和一致代价搜索），以优化角色的路径规划与决策机制。 吃豆子-AI吃豆子-AI
     
  • AI蛇游戏：运用BFS、DFS及适宜启发式搜索的简易AI实现...
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    本作品为一款融合经典“蛇”游戏与人工智能算法的创新项目。通过应用广度优先（BFS）、深度优先（DFS）及适合性启发式搜索技术，打造智能蛇游戏体验，探索不同算法在路径规划中的独特优势和局限。 在人工智能版本的蛇游戏中，可以使用状态空间搜索算法来实现不同的策略。这些算法包括盲搜、广度优先搜索、深度优先搜索以及启发式搜索（如A*）。对于启发式搜索，我们可以采用两种距离计算方法：欧几里得距离和出租车距离。原始的游戏代码来源于贪吃蛇游戏的常规版本，我计划在此基础上添加人工智能功能，以增强游戏体验。:winking_face_with_tongue: :thumbs_up:
     
  • 一致代价搜索算法
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    一致代价搜索算法是一种在图中寻找从起点到终点带权最短路径的启发式搜索方法，确保找到最优解。 针对给定的路线图，实现一致代价搜索的图搜索算法并记录搜索路径。
     
  • MATLAB广度优先算法代码及AI搜索算法（如BFS、DFS、Astar等）示例
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    本资源提供了一系列基于MATLAB实现的广度优先及其他智能搜索算法（包括BFS, DFS和A*算法）的示例代码，适用于学习和研究。 在人工智能领域中，搜索算法是解决问题的一种通用技术。本项目将帮助你开始学习并使用不同的搜索策略。 蛮力搜索策略包括广度优先搜索与深度优先搜索： - 广度优先搜索从根节点出发，首先探索所有相邻的节点，在此之后再继续向下一级别的邻居移动。每次生成一棵树，并通过FIFO队列数据结构实现这一过程，直到找到解决方案为止。这种方法能够提供最短的路径作为解决方案。然而，它的缺点在于由于需要保存每个级别的节点来创建下一层级的节点，因此它会占用大量的内存空间，且存储需求呈指数增长。 - 深度优先搜索则通过LIFO堆栈数据结构递归实现，并以不同于广度优先方法的方式生成相同的节点集合。其主要问题可能不会终止，在一条路径上无限进行下去。为解决这个问题可以设置截止深度值：如果理想中的截止点是d，选择的截止值小于d可能导致算法失败；而大于d，则会增加执行时间。 知情搜索策略中一个典型的例子是星级（A*）搜索： - A*搜索是一种“最佳优先”形式的方法，通过避免扩展成本较高的路径来优化过程，并专注于最有希望的成功路径。它使用公式f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)代表到达节点的成本（到目前为止），h(n)则是从该节点到达目标的估计成本。 这些搜索算法各有优缺点，在具体应用中需要根据问题特点选择合适的策略。
     
  • Berkeley-PacMan：伯克利的PacMan AI项目
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    Berkeley-PacMan是加州大学伯克利分校开发的人工智能项目，专注于通过经典游戏《吃豆人》训练机器学习算法。该项目旨在教授学生强化学习和搜索算法等概念。 伯克利-吃豆人伯克利的AI PacMan项目是一个由加州大学伯克利分校开发的研究项目，旨在利用人工智能技术来解决经典游戏《吃豆人》中的挑战。该项目不仅为学生提供了一个实践机器学习算法的机会，还促进了对强化学习和搜索算法等领域的深入研究。
     
  • Pacman AI项目
    优质
    Pacman AI项目是一个基于经典游戏Pac-Man设计的人工智能开发平台，旨在帮助学生学习和实践搜索算法、机器学习等AI技术。参与者通过编程让虚拟角色自主完成吃点和躲避幽灵的任务，从而掌握路径规划与策略优化的核心技能。 使用A*、a-b剪枝等搜索算法求解吃豆人的某些简单问题。
     
  • HTML5吃豆人(Pacman)游戏代码
    优质
    本项目为基于HTML5技术开发的经典吃豆人（Pac-Man）游戏源码，适合学习网页游戏编程与HTML5应用开发。 HTML5制作的一款Pacman游戏（吃豆人）代码特效及网页小游戏源码可以进行下载。
     
  • 吃豆人游戏(Pacman, JAVA)
    优质
    《吃豆人》（Pac-Man）是一款经典的JAVA版迷宫类游戏，玩家需操控主角吃豆并通过吃到特殊的能量豆来吞食追逐的幽灵。简洁的游戏界面和紧张刺激的玩法让人欲罢不能。 吃豆人（Pac-Man）游戏作为NetBeans项目提供，并使用JDK 7创建。可能会遇到与jUnit框架相关的错误，但可以轻松通过向导解决这些问题。
     
  • Python中的BFS、DFS、UCS和A*算法
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    本文章介绍在Python中实现四种经典的图搜索算法——广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）、统一成本搜索（UCS）及A*算法，帮助读者理解其原理并应用于实际问题。 在Python的搜索算法中，例如深度优先算法和A星算法，其中的h函数可以进行优化。原文件仅采用了欧氏距离作为启发式函数。
     
  • Qt-AStarSearch: 使用Qt展示不同的搜索算法，如DFS、BFS和A*
    优质
    Qt-AStarSearch是一款利用Qt框架开发的应用程序，用于演示和比较深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）以及A*算法在解决路径查找问题时的性能与效率。 使用简单的Qt实现深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）以及A*算法，并可以选择开始节点、结束节点及是否包含墙作为障碍物。用户可以自由选择不同的搜索方式来进行路径规划或问题求解。