Sokoban é um popular jogo japonês do gênero puzzle, o jogo se tornou popular por conta de
ser desafiador e conter regras facilmente compreensíveis. Por estes motivos o jogo se torna
atrativo na área da inteligência artificial para o estudo de algoritmos de busca. Este trabalho
compara a eficiência das técnicas de busca em largura (BFS), busca em profundidade (DFS) e
busca de custo uniforme (UCS) na geração de soluções para fases diversificadas de Sokoban.
O estudo foi realizado em trinta fases diferentes do jogo, divididas em três níveis de
dificuldade, coletando o tempo de execução, quantidade de nós gerados e tamanho da solução.
Através da análise gráfica, verificou-se que cada algoritmo se destaca em um determinado
parâmetro analisado. |
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