A*: como a heurística guia (e como o peso quebra a otimalidade)

Cada célula expandida mostra seu valor de f = g + h. O controle de peso multiplica a heurística de Manhattan: em 0, a heurística some e o A* vira busca de custo uniforme, expandindo em anéis; em 1, é o A* admissível padrão; acima de 1, a heurística superestima e o A* expande menos nós, mas pode devolver um caminho mais caro que o ótimo. O painel indica se o caminho encontrado ainda é ótimo, comparando com o custo mínimo real.

Peso da heurística w: 1.0
início objetivo parede explorado (mostra f) fronteira caminho
clique para criar/remover paredes (só com a busca limpa)
expandidos
0
custo do caminho
custo ótimo
é ótimo?