Legal! Vou te dar uma política de movimento construtiva (um “gerador de sequência”) que atinge o alvo com probabilidade ≥ 99,9% e nunca repassa pelo mesmo obstáculo. A ideia é usar janelas curtas para “desbloquear” e atualizar as previsões do futuro, moldar probabilidades via portais quando valem a pena, e seguir um caminho espacial monótono que evita revisitas.

Modelo de movimento

• Um movimento altera exatamente uma das coordenadas em +1: x, y, z, t ou d.
• Objetivo: sair de (0,0,0,0,0) até (99,99,99,9,9).

Regra-chave de segurança (garantia 99,9%)

Defina um limiar de risco por passo

$$\theta=\frac{0{,}001}{315}\approx 3{,}1746\times10^{-6}.$$

Só execute um movimento se a previsão (obtida pelas “informações do futuro” + efeito de portais já acionados) indicar probabilidade de colisão naquele passo ≤ θ. Pelo limitante da união, a probabilidade total de falha ao longo de 315 passos é ≤ $315\cdot\theta=0{,}001$.
Observação: como o caminho é estritamente monótono (nunca decrementa coordenadas), você não visita a mesma célula duas vezes; logo, não passa pelo mesmo obstáculo duas vezes.

Sequência geradora (padrão em 3 fases)

Fase 1 — Desbloqueio da “leitura do futuro” (5 movimentos)

Fazemos >3 saltos combinatórios distintos imediatamente:

1. x+ → (1,0,0,0,0)
2. y+ → (1,1,0,0,0)
3. z+ → (1,1,1,0,0)
4. t+ → (1,1,1,1,0)
5. d+ → (1,1,1,1,1)

A partir daqui, as informações sobre o futuro podem ser interpretadas (janelas com >3 dimensões já ocorreram).

Fase 2 — Oito ciclos de avanço com “pulsos de atualização” (8×(32 espaciais + t + d))

Precisamos, no total, atingir t=9 e d=9. Já temos t=d=1 após a Fase 1; então faremos 8 ciclos e, em cada um:

• 32 movimentos espaciais “seguros” (apenas entre x+, y+, z+, sempre respeitando o limiar θ).
• 1 movimento t+ e 1 movimento d+ (em qualquer ordem) para recarregar a interpretabilidade e reestimar riscos para o próximo trecho.

Isto consome:

• 8×32 = 256 passos espaciais dentro dos ciclos
• 8×(t+ d) = 16 passos não espaciais dentro dos ciclos

Fase 3 — Fechamento espacial (38 movimentos)

Ao final dos 8 ciclos, faltam 38 incrementos espaciais para completar (x,y,z)→(99,99,99). Execute-os (sempre respeitando θ).

Contagem total:

• Fase 1: 5 passos (3 espaciais + t + d)
• Fase 2: 8×(32+2)= 272 passos (256 espaciais + 16 não espaciais)
• Fase 3: 38 passos espaciais
  Soma = 5 + 272 + 38 = 315 passos, com x=y=z=99, t=d=9.

Como escolher cada movimento espacial (“política local”)

Em cada passo espacial, considere os candidatos válidos:

• x+ se x<99, y+ se y<99, z+ se z<99.

Para cada candidato, preveja (usando as “infos do futuro” já desbloqueadas e o histórico de portais) a probabilidade de colisão neste passo e um pequeno horizonte H (ex.: 20–40 passos) para empates.
Escolha:

1. Qualquer candidato com risco instantâneo ≤ θ.
2. Se mais de um, escolha o que minimiza o risco acumulado previsto nos próximos H passos.
3. Persistindo empate, use desempate cíclico X→Y→Z para manter o caminho “disperso” e reduzir correlações.

Como os eixos espaciais nunca diminuem, o caminho é acíclico e não repete células; portanto, você nunca encontra o mesmo obstáculo duas vezes.

Política de portais (moldando o futuro)

• Ao entrar numa célula com portal, simule dois cenários (com e sem acionamento, isto é, fazer o passo que ativa/atravessa o portal vs. evitá-lo).
• Calcule o efeito no risco acumulado previsto para o próximo bloco (use H≈40).
• Acione o portal somente se a redução esperada de risco for ≥ β, por exemplo β = $10^{-4}$ no horizonte (valor conservador comparável a ~30 passos × θ).
• Se o portal piorar o risco futuro, evite-o.

Onde colocar os 32 passos espaciais de cada ciclo?

Use um padrão simples e robusto:

• Mantenha os três contadores (x,y,z) sempre crescendo e, heurísticamente, tente balanceá-los (ex.: mantenha |x−y|, |y−z|, |z−x| pequenos) – isso evita “becos” locais se a dinâmica dos obstáculos for anisotrópica.
• Em prática, você fará algo como 32 decisões do tipo {x+,y+,z+} com a regra de risco acima; ao final do ciclo, aplique t+ e d+ para atualizar previsões.

Pseudocódigo (alto nível)

pseudo
θ = 0.001 / 315
H = 40
β = 1e-4

// Fase 1: desbloqueio
do moves: x+, y+, z+, t+, d+

for cycle in 1..8:
    repeat 32 times:
        CAND = {m in {x+,y+,z+} que ainda cabem}
        para cada m em CAND:
            r0 = risco(m)             // instante atual
            if r0 > θ: descarte m
        escolha m* com menor risco acumulado previsto em horizonte H
        execute m*
    // pulso de atualização
    execute t+
    execute d+

// Fase 3: fechamento
while (x<99 or y<99 or z<99):
    escolha próximo entre {x+,y+,z+} pelo mesmo critério de risco ≤ θ e execute

Por que isso garante ≥ 99,9%?

• Em cada passo só aceitamos executar se $P[\text{colisão no passo}] \le \theta$.
• Logo, $P[\text{alguma colisão em 315 passos}] \le \sum_{i=1}^{315} P[\text{colisão no passo i}] \le 315\cdot\theta = 0{,}001.$
• O uso periódico de t+ e d+ (8 ciclos) mantém a interpretabilidade das informações do futuro (exigência de “>3 saltos combinatórios”) e permite recalibrar os riscos conforme os portais alteram probabilidades.
• O caminho monótono evita revisitar qualquer célula; logo, você não passa pelo mesmo obstáculo duas vezes por construção.

Se quiser, eu posso transformar isso num gerador de trajetória detalhada (listando os 315 movimentos) a partir de um oráculo de risco/portal específico — é só me dizer como você quer representar as previsões e eu sigo esta política para emitir a sequência passo a passo.