BomberManAI es un agente de IA diseñado para jugar de manera autónoma el clásico juego Bomberman. Desarrollado en Python, interactúa con un entorno de juego para percibir en tiempo real el estado del mapa, movimientos disponibles y posiciones de los oponentes. El algoritmo principal combina búsqueda A*, búsqueda en amplitud para análisis de alcanzabilidad y una función heurística de evaluación para determinar la mejor ubicación para colocar bombas y estrategias de evasión. El agente maneja obstáculos dinámicos, potenciadores y múltiples oponentes en diferentes disposiciones del mapa. Su arquitectura modular permite a los desarrolladores experimentar con heurísticas personalizadas, módulos de aprendizaje por refuerzo o estrategias de decisión alternativas. Ideal para investigadores en IA de juegos, estudiantes o desarrolladores de bots competitivos, BomberManAI proporciona un marco flexible para probar y mejorar agentes autónomos en juegos.

Este repositorio proporciona un marco completo para la investigación en juego en StarCraft II. El agente principal usa Proximal Policy Optimization (PPO) para aprender redes de política que interpretan datos de observación del entorno PySC2 y generan acciones precisas en el juego. Los desarrolladores pueden configurar capas de redes neuronales, formateo de recompensas y horarios de entrenamiento para optimizar el rendimiento. El sistema soporta multiproceso para recolección eficiente de muestras, utilidades de registro para monitorear curvas de entrenamiento y scripts de evaluación para correr políticas entrenadas contra oponentes scriptados o AI incorporados. El código está escrito en Python y aprovecha TensorFlow para definición y optimización de modelos. Los usuarios pueden extender componentes como funciones de recompensa personalizadas, preprocesamiento de estado o arquitecturas de red para fines específicos de investigación.