Метою цієї роботи було порівняння алгоритмів Expectimax, Monte Carlo Tree Search та Alpha-Beta Pruning у змінених умовах гри Pac-Man для визначення найбільш ефективного підходу до прийняття рішень у складних середовищах. Для цього було використано імітаційне моделювання для оцінки ефективності роботи агентів у різних ігрових лабіринтах, що відрізняються за складністю. У дослідженні вимірювалися такі показники, як кількість балів, час гри та відсоток виграшів, що дозволило оцінити ефективність алгоритмів у різних ситуаціях. Аналіз проведених експериментів продемонстрував, що алгоритм Монте-Карло є найбільш ефективним серед протестованих методів для вирішення менш складних лабіринтів, підтверджуючи його здатність швидко знаходити оптимальні шляхи в простих умовах.