Đồ án môn Trí tuệ nhân tạo: Xây dựng tác tử Pac-Man với A*, Minimax và Hill Climbing ,GA Code đồ án

[Mã code 46285]
  1 Đánh giá    Viết đánh giá
 0      6      2
Phí tải: 80 Xu (1Xu = 1.000đ)
Danh mục
Thể loại
Nhóm code
Ngày đăng
09-10-2025
Loại file
Full code
Dung lượng
#
Code đã kiểm thử
Không chứa mã độc
Có demo thực tế
Có hướng dẫn cài đặt

Đồ án tập trung xây dựng tác tử thông minh cho trò chơi Pac-Man, áp dụng các thuật toán tìm kiếm và ra quyết định trong Trí tuệ Nhân tạo như BFS, DFS, UCS, A*, Minimax, Hill Climbing. Mục tiêu là giúp Code đồ án


MÔ TẢ CHI TIẾT

1. Giới thiệu

Trò chơi Pac-Man là một môi trường lý tưởng để nghiên cứu và ứng dụng các thuật toán Trí tuệ Nhân tạo (Artificial Intelligence – AI), vì nó mô phỏng một không gian động, có nhiều trạng thái, mục tiêu rõ ràng và ràng buộc thời gian. Trong trò chơi, Pac-Man phải tìm cách ăn hết các viên pellet trên bản đồ đồng thời tránh né các ghost (đối thủ) đuổi bắt.
Đây là một bài toán cổ điển trong lĩnh vực AI, liên quan đến tìm kiếm đường đi, ra quyết định, và tối ưu hành động trong môi trường có đối thủ.

2. Mục tiêu đề tài

  • Xây dựng một tác tử thông minh (intelligent agent) có khả năng điều khiển Pac-Man di chuyển tối ưu.

  • Ứng dụng và so sánh hiệu quả của các thuật toán tìm kiếm cổ điển và hiện đại trong trò chơi.

  • Thử nghiệm các chiến lược ra quyết định trong môi trường có nhiều đối thủ (ghost) và yếu tố ngẫu nhiên.

  • Minh họa khả năng ứng dụng các thuật toán AI vào các bài toán thực tế trong lĩnh vực game và mô phỏng.

3. Phạm vi và nội dung thực hiện

Đồ án được triển khai xoay quanh các thành phần chính sau:

  1. Biểu diễn môi trường trò chơi dưới dạng đồ thị node (graph-based map) giúp giảm độ phức tạp và tối ưu tốc độ tìm đường.

  2. Tác tử Pac-Man (Agent) sử dụng các thuật toán sau để điều hướng và ra quyết định:

    • BFS, DFS, UCS, A*: tìm đường ngắn nhất đến mục tiêu hoặc tránh ghost.

    • Greedy & Hill Climbing: tối ưu di chuyển theo hướng “tham lam” cục bộ.

    • Minimax & Alpha-Beta Pruning: mô phỏng hành vi cạnh tranh giữa Pac-Man và Ghosts, ra quyết định tối ưu trong trò chơi hai người.

  3. Đánh giá và so sánh kết quả dựa trên:

    • Điểm số đạt được.

    • Thời gian hoàn thành bàn chơi.

    • Số lần Pac-Man bị bắt.

    • Hiệu suất tính toán của từng thuật toán.

  4. Giao diện trực quan (hiển thị bản đồ, ghost, đường đi, lựa chọn thuật toán) giúp người dùng dễ dàng quan sát và phân tích hoạt động của tác tử.

Code đồ án


XEM THÊM ==> Hướng dẫn cài đặt chi tiết

 

HÌNH ẢNH DEMO

Đồ án Trí tuệ nhân tạo,pacman game,Đồ án,Code đồ án

Đồ án Trí tuệ nhân tạo,pacman game,Đồ án,Code đồ án

Đồ án Trí tuệ nhân tạo,pacman game,Đồ án,Code đồ án

Đồ án Trí tuệ nhân tạo,pacman game,Đồ án,Code đồ án

Đồ án Trí tuệ nhân tạo,pacman game,Đồ án,Code đồ án

Đồ án Trí tuệ nhân tạo,pacman game,Đồ án,Code đồ án

Nguồn: Sharecode.vn



HƯỚNG DẪN CÀI ĐẶT
Thành phần Phiên bản khuyến nghị Ghi chú
Python ≥ 3.8 Đề xuất 3.10 hoặc 3.11 để tương thích thư viện
Pygame ≥ 2.1 Dùng để hiển thị giao diện và điều khiển Pac-Man
Numpy ≥ 1.23 Hỗ trợ xử lý ma trận, tính toán heuristic

* Chạy game: file main.py 

python main.py

Lưu ý khi chạy

  • Nếu game không mở cửa sổ → kiểm tra xem pygame đã cài đúng chưa.

  • Nếu hình ảnh không hiển thị → kiểm tra đường dẫn trong thư mục assets/.

  • Nếu Pac-Man không di chuyển → kiểm tra hàm update() hoặc evaluate() trong code agent.

  • Có thể chỉnh tốc độ game hoặc kích thước màn hình trong file config/settings.json.

 

 
 
LINK DOWNLOAD

# [#]

File đã được kiểm thử
     Báo vi phạm bản quyền
Pass giải nén (Nếu có):
sharecode.vn
DOWNLOAD
(80 Xu)
Bạn có code hay
ĐĂNG BÁN NGAY

BÌNH LUẬN



ĐÁNH GIÁ


ĐIỂM TRUNG BÌNH

5
1 Đánh giá
Code rất tốt (1)
Code tốt (0)
Code rất hay (0)
Code hay (0)
Bình thường (0)
Thành viên
Nội dung đánh giá
19:36 - 9/10/2025
Code rất tốt
Code rất tốt và phù hợp để phát triển

 HỖ TRỢ TRỰC TUYẾN