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https://github.com/victoralves08/agent_maze_navigator

Aplicação web interativa desenvolvida em React que permite aos usuários visualizar e comparar diferentes algoritmos de busca utilizados para resolver labirintos. A aplicação suporta Busca em Profundidade (DFS), Busca em Largura (BFS) e Busca em Feixe (BS), proporcionando uma compreensão prática de como cada algoritmo explora o espaço de busca.
https://github.com/victoralves08/agent_maze_navigator

artificial-intelligence beam-search bfs-algorithm context-api css3 dfs-algorithm reactjs

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Aplicação web interativa desenvolvida em React que permite aos usuários visualizar e comparar diferentes algoritmos de busca utilizados para resolver labirintos. A aplicação suporta Busca em Profundidade (DFS), Busca em Largura (BFS) e Busca em Feixe (BS), proporcionando uma compreensão prática de como cada algoritmo explora o espaço de busca.

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README 

        


Maze Solver Visualization - https://agent-maze-navigator.vercel.app





## ✨ Descrição



O **Maze Solver Visualization** é uma aplicação web interativa desenvolvida em **React** que permite aos usuários visualizar e comparar diferentes algoritmos de busca utilizados para resolver labirintos. A aplicação suporta **Busca em Profundidade (DFS)**, **Busca em Largura (BFS)** e **Busca em Feixe (BS)**, proporcionando uma compreensão prática de como cada algoritmo explora o espaço de busca.



## 🚀 Funcionalidades



- **Seleção de Algoritmo:** Escolha entre DFS, BFS e BS para resolver o labirinto.

- **Visualização em Tempo Real:** Observe o movimento do agente (⚽) pelo labirinto, com destaque para células visitadas.

- **Contador de Passos:** Acompanhe o número de passos que cada algoritmo leva para encontrar o objetivo.

- **Interface Responsiva:** Utilização otimizada em dispositivos móveis, tablets e desktops.

- **Resetar Labirinto:** Reinicie o labirinto para uma nova execução a qualquer momento.

- **Feedback Visual:** Animações suaves e mensagens de sucesso ao alcançar o objetivo.



## 🛠️ Tecnologias Utilizadas



- **Frontend:**

  - [React](https://reactjs.org/) - Biblioteca JavaScript para construção de interfaces de usuário.

  - [CSS3](https://developer.mozilla.org/pt-BR/docs/Web/CSS) - Estilização e responsividade da aplicação.



- **Algoritmos:**

  - **DFS (Depth-First Search)**

  - **BFS (Breadth-First Search)**

  - **BS (Beam Search)**



- **Gerenciamento de Estado:**

  - [Context API](https://reactjs.org/docs/context.html) - Para gerenciamento global do estado da aplicação.



## 🎮 Uso

- Acesse a demo: https://agent-maze-navigator.vercel.app/

1. **Selecione o Algoritmo:**

   - Utilize o menu dropdown para escolher entre **DFS**, **BFS** ou **BS**.



2. **Inicie a Busca:**

   - Clique no botão `Start [Algoritmo] ▶️` para iniciar a busca.

   - O agente (⚽) começará a se mover pelo labirinto, e as células visitadas serão destacadas.



3. **Acompanhe os Passos:**

   - Observe o contador de passos que incrementa a cada movimento do agente.



4. **Chegada ao Gol:**

   - Quando o agente alcançar o gol (🥅), uma mensagem de sucesso será exibida.



5. **Resetar o Labirinto:**

   - Clique em `Resetar 🧹` para reiniciar o labirinto ao estado inicial.



## 🛠️ Instalação



Siga os passos abaixo para configurar o projeto localmente:



1. **Clone o repositório:**



    ```bash

    git clone https://github.com/VictorAlves08/agent_maze_navigator.git

    ```



2. **Acesse o diretório do projeto:**



    ```bash

    cd agent_maze_navigator

    ```



3. **Instale as dependências:**



    ```bash

    npm install

    ```



4. **Inicie o servidor de desenvolvimento:**



    ```bash

    npm run start

    ```



5. **Acesse a aplicação:**

    Abra seu navegador e vá para [http://localhost:3000](http://localhost:3000)



## 🔍 Algoritmos Implementados



### DFS - Busca em Profundidade



- **Descrição:** Explora o labirinto profundamente, indo o mais longe possível em uma direção antes de retroceder.

- **Características:**

  - **Memória:** Usa menos memória comparado ao BFS.

  - **Caminho Encontrado:** Pode não encontrar o caminho mais curto.

  - **Aplicação Ideal:** Cenários onde a profundidade da solução é limitada ou a memória é uma preocupação.



### BFS - Busca em Largura



- **Descrição:** Explora todos os nós em um nível antes de passar para o próximo nível.

- **Características:**

  - **Memória:** Requer mais memória, pois armazena todos os nós de um nível antes de prosseguir.

  - **Caminho Encontrado:** Garante encontrar o caminho mais curto em termos de número de passos.

  - **Aplicação Ideal:** Cenários onde a eficiência do caminho é crucial e a memória disponível é suficiente.



### BS - Busca em Feixe



- **Descrição:** Uma versão heurística da BFS que limita o número de nós explorados em cada nível com base em uma largura de feixe (beam width) pré-definida.

- **Características:**

  - **Memória:** Mais eficiente que a BFS, pois limita o número de nós mantidos em cada nível.

  - **Caminho Encontrado:** Não garante o caminho mais curto, pois pode descartar caminhos promissores devido à limitação do feixe.

  - **Aplicação Ideal:** Cenários onde há necessidade de balancear entre eficiência de memória e tempo de execução.



## 📊 Resultados



Após a execução dos algoritmos no labirinto atual, os seguintes resultados foram obtidos:



- **DFS:** 54 passos

- **BFS:** 56 passos

- **BS:** 50 passos



### **Análise dos Resultados**



- **BS (Busca em Feixe):** Obteve o menor número de passos, indicando uma busca mais direta e eficiente dentro das limitações do feixe.

- **DFS (Busca em Profundidade):** Leu um número intermediário de passos, sugerindo que explorou caminhos eficazes, mas sem a garantia de otimização total.

- **BFS (Busca em Largura):** Teoricamente deveria garantir o menor caminho, mas neste caso específico, obteve um número ligeiramente maior de passos devido à exploração de múltiplos caminhos.



**Observação:** A eficiência real dos algoritmos pode variar com base na estrutura específica do labirinto e na implementação dos mesmos.



## 📄 Licença



Este projeto foi desenvolvido como parte da disciplina de Inteligência Artificial (SIN 323) pela Universidade Federal de Viçosa, campus Rio Paranaíba.



## 📫 Contato



- **Desenvolvedor:** Victor Oliveira

- **Universidade Federal de Viçosa**

- **GitHub:** [@victoralves08](https://github.com/VictorAlves08)

- **LinkedIn:** [Victor Oliveira](https://www.linkedin.com/in/victor-alves-de-oliveira/)

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