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競争的AI

  • Azul Game AI Agent

    Ein KI-Agent, der Minimax und Monte Carlo Baum-Suche nutzt, um die Platzierung von Kacheln und die Punktwertung in Azul zu optimieren.
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    Was ist Azul Game AI Agent?
    Der Azul Game AI Agent ist eine spezialisierte KI-Lösung für den Azul-Brettspiels-Wettbewerb. Implementiert in Python, modelliert er den Spielstand, verwendet Minimax-Suche für deterministische Schnittmengen und nutzt Monte Carlo Tree Search, um stochastische Ergebnisse zu erforschen. Der Agent verwendet benutzerdefinierte Heuristiken zur Bewertung von Brettpositionen, wobei er auf Kachelplatzierungsmuster priorisiert, die hohe Punkte bringen. Er unterstützt Turniermodus, Stapelsimulationen und Ergebnisprotokollierung für Leistungsanalysen. Nutzer können Algorithmusparameter anpassen, in eigene Spielumgebungen integrieren und Entscheidungsbäume visualisieren, um Zugauswahl zu verstehen.
    Azul Game AI Agent Hauptfunktionen
    • Simulation des Spielstands
    • Minimax-Suchalgorithmus
    • Monte Carlo Baum-Suche
    • Heuristische Bewertungsfunktionen
    • Turnier- und Stapelmodus
    • Kommandozeilen-Interface

  • AI Agents for Rock Paper Scissors

    Open-Source-Python-Werkzeugkasten, der zufällige, regelbasierte Mustererkennung und Verstärkungslernagenten für Schere, Stein, Papier anbietet.
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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.
Ausgewählt