AIpacman ist ein Open-Source-Python-Projekt, das die Pac-Man-Spielumgebung für KI-Experimente simuliert. Nutzer können aus eingebauten Agenten wählen oder eigene mit Suchalgorithmen wie DFS, BFS, A*, UCS; feindlichen Methoden wie Minimax mit Alpha-Beta-Suche und Expectimax; oder Verstärkungslernen-Techniken wie Q-Learning implementieren. Das Framework bietet konfigurierbare Labyrinthe, Leistungsprotokollierung, Visualisierung der Entscheidungsfindung der Agenten und eine Kommandozeilenschnittstelle für Spielausschnitte und Punktvergleiche. Es ist für Lehrveranstaltungen, Forschungsbenchmarks und Hobbyprojekte in KI und Spieentwicklungen konzipiert.

Pacman AI bietet eine voll funktionsfähige Python-basierte Umgebung und Agenten-Framework für das klassische Pacman-Spiel. Das Projekt implementiert zentrale Verstärkungslernalgorithmen—Q-Learning und Wertiteration—damit der Agent optimale Strategien für Pillenaufnahme, Maze-Navigation und Geistervermeidung lernen kann. Nutzer können benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen definieren und Hyperparameter wie Lernrate, Abzinsungsfaktor und Explorationsstrategie anpassen. Das Framework unterstützt Metrik-Logging, Leistungsvisualisierung und reproduzierbare Experimente. Es ist auf einfache Erweiterbarkeit ausgelegt, sodass Forscher und Studierende neue Algorithmen oder neuronale Lernansätze integrieren und gegen Basis-Gittermethoden im Pacman-Domain benchmarken können.