Pacman AI

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Pacman AI es un proyecto de aprendizaje por refuerzo de código abierto que entrena agentes usando Q-learning y iteración de valores para dominar Pacman. Incluye módulos para simulación del entorno, configuración de recompensas y evaluación del rendimiento para enseñar al agente localización óptima, recolección de píldoras y evasión de fantasmas. Con parámetros personalizables, los usuarios pueden experimentar con diferentes tasas de aprendizaje, estrategias de exploración y esquemas de recompensa para mejorar la eficiencia en el juego.
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May 07 2025
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Pacman AI
Pacman AI es un proyecto de aprendizaje por refuerzo de código abierto que entrena agentes usando Q-learning y iteración de valores para dominar Pacman. Incluye módulos para simulación del entorno, configuración de recompensas y evaluación del rendimiento para enseñar al agente localización óptima, recolección de píldoras y evasión de fantasmas. Con parámetros personalizables, los usuarios pueden experimentar con diferentes tasas de aprendizaje, estrategias de exploración y esquemas de recompensa para mejorar la eficiencia en el juego.
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¿Qué es Pacman AI?

Pacman AI ofrece un entorno y un marco de agentes totalmente funcional en Python para el clásico juego de Pacman. El proyecto implementa algoritmos clave de aprendizaje por refuerzo—Q-learning e iteración de valores—para permitir que el agente aprenda políticas óptimas para la recolección de píldoras, navegación en laberintos y evasión de fantasmas. Los usuarios pueden definir funciones de recompensa personalizadas y ajustar hiperparámetros como la tasa de aprendizaje, factor de descuento y estrategia de exploración. El marco soporta registro de métricas, visualización del rendimiento y configuraciones reproducibles de experimentos. Está diseñado para facilitar su extensión, permitiendo a investigadores y estudiantes integrar nuevos algoritmos o enfoques de aprendizaje con redes neuronales y compararlos con métodos de cuadrícula tradicionales dentro del dominio de Pacman.

¿Quién usará Pacman AI?

  • Investigadores en IA
  • Entusiastas del aprendizaje por refuerzo
  • Estudiantes de ciencias de la computación
  • Educadores que enseñan aprendizaje automático
  • Desarrolladores de IA para juegos

¿Cómo usar Pacman AI?

  • Paso 1: Clona el repositorio de pacman-ai desde GitHub.
  • Paso 2: Instala Python 3.6+ y dependencias requeridas usando pip install -r requirements.txt.
  • Paso 3: Configura los hiperparámetros (tasa de aprendizaje, factor de descuento, tasa de exploración) en el archivo de configuración.
  • Paso 4: Ejecuta el script de entrenamiento para comenzar experimentos con Q-learning o iteración de valores.
  • Paso 5: Usa el script de evaluación para simular juegos y recopilar métricas de rendimiento.
  • Paso 6: Genera gráficos y visualiza las curvas de aprendizaje del agente con las utilidades de trazado proporcionadas.

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características y Beneficios Clave de Pacman AI

Las características principales

  • Implementación del algoritmo Q-learning
  • Agente de iteración de valores
  • Funciones de recompensa personalizables
  • Simulación del entorno para Pacman
  • Registro y visualización del rendimiento
  • Código modular para fácil extensión

Los beneficios

  • Marco educativo para aprender conceptos de RL
  • Código abierto y fácilmente modificable
  • Configuración de experimentos reproducibles
  • Soporta algoritmos personalizados y integraciones neuronales
  • Ligero y basado en Python

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Pacman AI

  • Enseñanza de aprendizaje por refuerzo en cursos académicos
  • Comparación de Q-learning y iteración de valores
  • Prototipado de IA de juego para navegación en laberintos
  • Investigación en estrategias de configuración de recompensas
  • Demostración de conceptos de RL en talleres

FAQs sobre Pacman AI

Información de la Compañía Pacman AI

Reseñas de Pacman AI

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¿Principales Competidores y Alternativas de Pacman AI?

  • Berkeley Pacman AI projects
  • OpenAI Gym Pacman environment
  • Deep Q-Network Pacman implementations

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