Juego de estrategia por turnos en Python que simula la relación entre las abejas y la actividad humana. Implementa IA simbólica: Expectimax con nodos de azar, búsqueda A* para pathfinding y una función heurística multi-componente. Proyecto académico con objetivo de concienciación medioambiental.
Toma de decisiones óptimas considerando probabilidades: extensión de Minimax con nodos de azar para el clima y la reproducción de flores.
Rutas óptimas de vuelta al rusc evitando obstáculos, con heurística de distancia Manhattan.
Agente MAX (abeja) contra agente MIN (humanidad), con restricciones de poda estratégica en el árbol de decisión.
Función de evaluación con 7 componentes ponderados y pesos ajustables para analizar cada estado del juego.
Sistema climático (lluvia, sol, normal) y reproducción de flores con probabilidades dinámicas cada 4 turnos.
Jugador manual, IA básica aleatoria o Expectimax avanzado para ambos agentes.
El juego busca concienciar sobre la importancia de las abejas para la polinización, mostrando de forma interactiva cómo los pesticidas y los obstáculos ambientales afectan a su supervivencia.
Búsqueda informada (A*), extensión de Minimax con nodos probabilísticos (Expectimax), modelado de incertidumbre, poda estratégica y optimización de funciones heurísticas con pesos ajustables.