Exploration et Résolution de Labyrinthes

Approche évolutionnaire par algorithme génétique

Génération du Labyrinthe

Choisissez l'algorithme pour générer le labyrinthe.

Plus la valeur est élevée, plus le labyrinthe aura de boucles et de chemins.

Définit la largeur et la hauteur de la grille du labyrinthe.

Utilisez une graine spécifique pour générer le même labyrinthe de manière reproductible.

En attente de l'utilisateur...

Recherche de Solution (Algorithme Génétique)

Nombre d'individus (chemins) dans chaque génération de l'algorithme génétique.

Nombre d'itérations d'évolution pour trouver une solution.

Probabilité qu'un mouvement aléatoire soit introduit dans un chromosome.

Nombre d'individus en compétition pour la sélection.

Pourcentage des meilleurs individus conservés directement.

Multiplie la taille du labyrinthe pour définir la longueur maximale du chemin.

Paramètres Avancés

Permet aux individus de se déplacer en diagonale uniquement si les 4 cases concernées sont libres (pas de mur). Réduit la distance parcourue.

Contrôle la vitesse de visualisation de la résolution (n'affecte pas la vitesse de calcul).

Probabilité que deux individus se reproduisent pour créer une nouvelle génération.

Méthode utilisée pour combiner les gènes des parents lors de la reproduction.

Stratégie de modification aléatoire appliquée aux individus.

Force l'introduction d'individus aléatoires pour maintenir la diversité génétique.

Contrôle la compétitivité de la sélection des individus (valeurs plus élevées favorisent les meilleurs).

Paramètres de Fitness

Importance accordée à la réduction de la distance jusqu'à la sortie.

Pénalité appliquée pour les chemins plus longs (valeurs négatives).

Pénalité appliquée pour les changements de direction fréquents.

Récompense pour l'exploration de nouvelles zones du labyrinthe.

Pénalité appliquée lorsqu'un chemin rencontre un mur.