| Algoritma | Kaçış Sonuçları | Performans Ölçümleri | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Ziyaret Edilen Hücreler | Toplam Adım | Toplanan Anahtarlar | Çalışma Zamanı (ms) | Bellek Kullanımı | |
| BFS | - | - | - | - | - |
| DFS | - | - | - | - | - |
| A* | - | - | - | - | - |
| Çift Yönlü Arama | - | - | - | - | - |
| Greedy Best-First Arama | - | - | - | - | - |
Oyuncu (kırmızı daire), kapalı bir odada sıkışmıştır. Tüm renkli anahtarları toplayarak çıkışa (yeşil kare) ulaşmalıdır. Her renkli kapı, yalnızca aynı renkteki anahtar ile açılabilir.
A* ve Greedy algoritmaları çıkışa olan uzaklığı tahmin etmek için sezgisel fonksiyon kullanır:
Manhattan Distance (h):
h(n) = |x_current - x_goal| + |y_current - y_goal| + (missing_keys × 10)
Burada missing_keys toplanmamış anahtar sayısıdır. Anahtarlar toplanmadan çıkışa ulaşılamayacağı için ekstra maliyet eklenir.
A* Değerlendirme Fonksiyonu:
f(n) = g(n) + h(n)
• g(n) = başlangıçtan n'e gerçek maliyet
• h(n) = n'den hedefe tahmini maliyet
Greedy Best-First Değerlendirme:
f(n) = h(n)
Sadece hedefe uzaklığa bakar, şimdiye kadar kat edilen yolu (g) dikkate almaz.
Oda boyutunu ve anahtar sayısını seçin, bir algoritma belirleyin ve "Kaçışı Başlat" butonuna tıklayın. Algoritmanın arama sürecini gerçek zamanlı olarak izleyin ve farklı algoritmaların performanslarını karşılaştırın.