MultiAgentPacman

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MultiAgentPacman ist ein bildungsorientiertes Python-Framework, das eine einsatzbereite Pacman-Umgebung für die Entwicklung und das Testen verschiedener multi-agentenbasierter KI-Algorithmen bietet. Es enthält integrierte Implementierungen von Reflexagenten, Minimax, Expectimax, Alpha-Beta-Schnitt und anpassbaren Agentenvorlagen sowie Visualisierungs- und Leistungsbewertungstools.
Hinzugefügt am:
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May 18 2025
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MultiAgentPacman ist ein bildungsorientiertes Python-Framework, das eine einsatzbereite Pacman-Umgebung für die Entwicklung und das Testen verschiedener multi-agentenbasierter KI-Algorithmen bietet. Es enthält integrierte Implementierungen von Reflexagenten, Minimax, Expectimax, Alpha-Beta-Schnitt und anpassbaren Agentenvorlagen sowie Visualisierungs- und Leistungsbewertungstools.
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Was ist MultiAgentPacman?

MultiAgentPacman bietet eine in Python geschriebene Spielumgebung, in der Benutzer mehrere KI-Agenten im Pacman-Bereich implementieren, visualisieren und benchmarken können. Es unterstützt Adversarial Search-Algorithmen wie Minimax, Expectimax, Alpha-Beta sowie eigene Verstärkungslern- oder heuristische Agenten. Das Framework umfasst eine einfache GUI, Befehlszeilesteuerung und Tools zur Protokollierung von Spieldaten und Leistungsvergleich zwischen Agenten in Wettbewerbs- oder Kooperationsszenarien.

Wer wird MultiAgentPacman verwenden?

  • KI-Studenten und Lehrende
  • Forscher im Bereich Reinforcement Learning
  • Entwickler von Spiel-KI
  • Akademische Lehrkräfte
  • KI-Algorithmus-Enthusiasten

Wie verwendet man MultiAgentPacman?

  • Schritt 1: Klonen Sie das Repository mittels git clone https://github.com/TejasNaikk/MultiAgentPacman.git
  • Schritt 2: Installieren Sie Python 3.x und erforderliche Abhängigkeiten (z.B. pygame) mit pip install -r requirements.txt
  • Schritt 3: Führen Sie Beispielspiele aus mit python pacman.py -p ReflexAgent oder python pacman.py -p MinimaxAgent
  • Schritt 4: Erstellen Sie einen benutzerdefinierten Agenten, indem Sie die Klasse Agent in multiAgents.py erweitern
  • Schritt 5: Starten Sie Ihren Agenten mit python pacman.py -p IhrAgentName -l mediumMaze -q
  • Schritt 6: Verwenden Sie die bereitgestellten Bewertungs-Skripte, um Siege, Punktzahlen zu protokollieren und mehrere Durchläufe zu vergleichen

Plattform

  • mac
  • windows
  • linux

Die Kernfunktionen und Vorteile von MultiAgentPacman

Die Hauptfunktionen

  • Python-basiertes Pacman-Spielumgebung
  • Mehrere integrierte Agenten: Reflex, Minimax, Expectimax, Alpha-Beta
  • API für benutzerdefinierte Agenten mit Heuristiken und RL-Algorithmen
  • Echtzeit-GUI-Visualisierung
  • Befehlszeilensteuerung und Logging-Tools
  • Leistungsbewertung und Statistik

Die Vorteile

  • Beschleunigt die Prototypenentwicklung für KI-Agenten
  • Lehrt zentrale adversariale und multi-agenten Konzepte
  • Ermöglicht reproduzierbares Benchmarking
  • Open-Source und hoch erweiterbar
  • Interaktive Visualisierung von Agentenverhalten

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von MultiAgentPacman

  • Zuweisungen und Labore im Rahmen von Universitäts-KI-Kursen
  • Benchmarking von adversarialen Suchalgorithmen
  • Testen von multi-agenten Verstärkungslernstrategien
  • Forschung im Bereich kooperativer und WettbewerbskI
  • Prototyping und Demonstrationen für Spiel-KI

FAQs zu MultiAgentPacman

Unternehmensinformationen zu MultiAgentPacman

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Die Hauptwettbewerber und Alternativen von MultiAgentPacman?

  • Berkeley CS188 Pacman Projects
  • OpenAI Gym Pacman environments
  • PettingZoo multi-agent Pacman
  • PyGame Learning Environment (PLE)
  • gym-pacman

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