AI Agents for Rock Paper Scissors
0 BewertungenDieses Repository liefert ein auf Python basierendes Framework, das mehrere KI-Agenten implementiert, um Schere, Stein, Papier zu spielen, einschließlich zufälliger, heuristischer und Q-Learning-Strategien. Es ermöglicht Benutzern, Leistungskennzahlen zu vergleichen, Ergebnisse zu visualisieren und mit benutzerdefinierten Agenten für Bildung und Forschung zu erweitern.
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Bildung
Gaming
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#Spielverhalten
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AI Agents for Rock Paper Scissors
Dieses Repository liefert ein auf Python basierendes Framework, das mehrere KI-Agenten implementiert, um Schere, Stein, Papier zu spielen, einschließlich zufälliger, heuristischer und Q-Learning-Strategien. Es ermöglicht Benutzern, Leistungskennzahlen zu vergleichen, Ergebnisse zu visualisieren und mit benutzerdefinierten Agenten für Bildung und Forschung zu erweitern.
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Was ist AI Agents for Rock Paper Scissors?
KI-Agenten für Schere, Stein, Papier ist ein Open-Source-Python-Projekt, das zeigt, wie man verschiedene KI-Strategien—Zufallsspiel, regelbasierte Mustererkennung und Verstärkungslernen (Q-Learning)—im klassischen Spiel Schere, Stein, Papier aufbaut, trainiert und bewertet. Es bietet modulare Agentenklassen, einen konfigurierbaren Spiel-Runner, Leistungsprotokollierung und Visualisierungswerkzeuge. Benutzer können Agenten leicht austauschen, Lernparameter anpassen und KI-Verhalten in Wettbewerbsumgebungen erkunden.
Wer wird AI Agents for Rock Paper Scissors verwenden?
- Studierende, die KI und Verstärkungslernen lernen
- KI-Forscher, die mit einfachen Spielumgebungen experimentieren
- Lehrkräfte, die praktische Tutorials erstellen
- Hobbyisten, die KI-Strategien erforschen
Wie verwendet man AI Agents for Rock Paper Scissors?
- Schritt 1: Klonen Sie das Repository: git clone https://github.com/bnurbekov/AI_Agents_For_Rock_Paper_Scissors.git
- Schritt 2: Navigieren Sie in den Ordner: cd AI_Agents_For_Rock_Paper_Scissors
- Schritt 3: Installieren Sie Abhängigkeiten: pip install -r requirements.txt
- Schritt 4: Wählen oder implementieren Sie einen Agenten im Verzeichnis agents/
- Schritt 5: Führen Sie das Spiel aus: python main.py --agent1 RandomAgent --agent2 QLearningAgent
- Schritt 6: Anzeigen der Leistungsprotokolle und Ergebnisdiagramme im Ordner outputs/
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von AI Agents for Rock Paper Scissors
Die Hauptfunktionen
- Zufälliger Spiel-Agent
- Regelbasierter Mustererkennungs-Agent
- Q-Learning-Verstärkungslern-Agent
- Konfigurierbarer Spiel-Runner
- Leistungsprotokollierung und Visualisierung
Die Vorteile
- Einfach zu installieren und auszuführen
- Modulare Struktur für benutzerdefinierte Erweiterungen
- Bildungsbezogene Einblicke in KI-Strategien
- Open-Source und kostenlos nutzbar
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von AI Agents for Rock Paper Scissors
- Lehre von Grundkonzepten des Verstärkungslernens
- Vergleich der KI-Strategie-Performance in einfachen Spielen
- Prototyping von benutzerdefinierten Spiel-Agenten
- Demonstration von KI-Verhalten in Wettbewerbsumgebungen
FAQs zu AI Agents for Rock Paper Scissors
Unternehmensinformationen zu AI Agents for Rock Paper Scissors
AI Agents for Rock Paper Scissors Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von AI Agents for Rock Paper Scissors?
- OpenAI Gym Rock-Paper-Scissors environment
- RLCard library for card and simple games
- Custom Tic-Tac-Toe AI frameworks
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