Некоторые подходы к созданию интеллектуальных агентов для работы с лабиринтами:
Марковская стратегия. www.hse.ru Определяет распределение вероятностей на множестве комнат лабиринта и помогает планировать обход. www.hse.ru Для этого определяется граф лабиринта, на множестве вершин которого строится Марковская стратегия. www.hse.ru
Алгоритм полного перебора. habr.com Исследует каждый проход, пока не найдёт правильный путь. habr.com Работа алгоритмов такого типа обычно заключается в проверке всех возможных путей через лабиринт с постоянным перезапуском, когда сгенерированный путь оказывается неудачным. habr.com
Алгоритм Тремо. habr.com Метод поиска решения лабиринта, который, чтобы обозначить путь, рисует линии и точки на протяжении всего лабиринта. habr.com
Обучение с подкреплением. uproger.com С его помощью агент может выучить наиболее оптимальную политику для перемещения по лабиринту, максимизируя ожидаемое кумулятивное вознаграждение, избегая стен и эффективно достигая состояния цели. uproger.com
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.