AIpacman
0 ReseñasAIpacman ofrece una caja de herramientas completa en Python para desarrollar, visualizar y evaluar agentes de IA en el entorno clásico de Pac-Man. Incluye implementaciones de algoritmos de búsqueda (DFS, BFS, A*, UCS), técnicas adversarias (Minimax, Alpha-Beta, Expectimax) y métodos de aprendizaje por refuerzo (Q-Learning). Con configuraciones flexibles de laberintos, métricas de rendimiento y controles CLI, los usuarios pueden extender fácilmente los agentes, analizar estrategias y obtener experiencia práctica en IA.
Plataformas y frameworks de IA
Juegos
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#algoritmos DFS y BFS
#aplicaciones de Q-Learning
#poda Alpha-Beta
#referencias en juegos
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AIpacman
AIpacman ofrece una caja de herramientas completa en Python para desarrollar, visualizar y evaluar agentes de IA en el entorno clásico de Pac-Man. Incluye implementaciones de algoritmos de búsqueda (DFS, BFS, A*, UCS), técnicas adversarias (Minimax, Alpha-Beta, Expectimax) y métodos de aprendizaje por refuerzo (Q-Learning). Con configuraciones flexibles de laberintos, métricas de rendimiento y controles CLI, los usuarios pueden extender fácilmente los agentes, analizar estrategias y obtener experiencia práctica en IA.
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Destacados
¿Qué es AIpacman?
AIpacman es un proyecto open-source en Python que simula el entorno del juego Pac-Man para experimentación con IA. Los usuarios pueden escoger entre agentes integrados o crear nuevos mediante algoritmos de búsqueda como DFS, BFS, A*, UCS; métodos adversarios como Minimax con poda Alpha-Beta y Expectimax; o técnicas de refuerzo como Q-Learning. El framework provee laberintos configurables, registros de rendimiento, visualización de decisiones de agentes y una interfaz de línea de comandos para ejecutar partidas y comparar puntuaciones. Está diseñado para clases, benchmarks de investigación y proyectos amateurs en IA y desarrollo de juegos.
¿Quién usará AIpacman?
- Estudiantes y profesores de IA
- Investigadores en aprendizaje por refuerzo
- Hobbyistas en desarrollo de juegos
- Desarrolladores de algoritmos IA
- Instructores de ciencias de la computación
¿Cómo usar AIpacman?
- Paso 1: git clone https://github.com/YKeanoe/AIpacman.git
- Paso 2: cd AIpacman y ejecuta pip install -r requirements.txt
- Paso 3: Abre pacman.py y selecciona o define tu clase de agente
- Paso 4: Ejecuta python pacman.py -p YourAgent -l layoutName
- Paso 5: Observa la visualización del juego y métricas de rendimiento
- Paso 6: Modifica el código del agente o los diseños del laberinto y repite
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de AIpacman
Las características principales
- Agentes basados en búsqueda: DFS, BFS, UCS, A*
- Agentes adversarios: Minimax, Alpha-Beta, Expectimax
- Aprendizaje por refuerzo: Q-Learning
- Diseños de laberintos configurables
- Visualización y renderizado del juego
- Registro y métricas de rendimiento
- Ejecución controlada por CLI
Los beneficios
- Aprendizaje práctico de algoritmos de IA
- Fácil extensión con agentes personalizados
- Benchmark y comparación de estrategias
- Configuraciones de entorno flexibles
- Visualización clara de los procesos de decisión
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de AIpacman
- Enseñar conceptos de búsqueda y IA en juegos
- Benchmarking de agentes de aprendizaje por refuerzo
- Investigar estrategias adversarias de búsqueda
- Desarrollar proyectos de IA en juegos personalizados
- Demostrar la toma de decisiones de IA en clases
FAQs sobre AIpacman
Información de la Compañía AIpacman
- YKeanoe
Reseñas de AIpacman
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de AIpacman?
- Berkeley Pacman Projects
- OpenAI Gym Pac-Man environment
- Python Learning Environments (PLE)
- RLlib Game Environments
- Malmo (Minecraft AI Testbed)
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