AIpacman
0 AvisAIpacman offre une boîte à outils Python complète pour développer, visualiser et benchmarker des agents IA dans l'environnement classique de Pac-Man. Il inclut des implémentations d'algorithmes de recherche (DFS, BFS, A*, UCS), techniques adverses (Minimax, Alpha-Beta, Expectimax) et méthodes d'apprentissage par renforcement (Q-Learning). Avec des configurations de labyrinthes flexibles, des métriques de performance et une interface CLI, les utilisateurs peuvent facilement étendre les agents, analyser les stratégies et acquérir une expérience pratique en IA.
Plateformes et frameworks d'IA
Jeux
#développement de jeux IA
#simulation apprentissage par renforcement
#agents IA Pac-Man
#algorithmes de recherche IA
#projets IA en Python
#stratégies IA de jeu
#configuration de labyrinthe
#interface de jeu en ligne de commande
#outils éducatifs IA
#métriques de performance agents
#agents IA personnalisés
#méthodes de recherche adversaire
#tutoriels apprentissage machine
#visualisation des décisions IA
#environnement expérimental IA
#algorithmes DFS et BFS
#applications du Q-Learning
#élagage Alpha-Beta
#références de jeux
#projets de loisir IA
...
Promouvoir cet Outil
Mettre à jour cet Outil
AIpacman
AIpacman offre une boîte à outils Python complète pour développer, visualiser et benchmarker des agents IA dans l'environnement classique de Pac-Man. Il inclut des implémentations d'algorithmes de recherche (DFS, BFS, A*, UCS), techniques adverses (Minimax, Alpha-Beta, Expectimax) et méthodes d'apprentissage par renforcement (Q-Learning). Avec des configurations de labyrinthes flexibles, des métriques de performance et une interface CLI, les utilisateurs peuvent facilement étendre les agents, analyser les stratégies et acquérir une expérience pratique en IA.
Plateformes et frameworks d'IA
Jeux
#développement de jeux IA
#simulation apprentissage par renforcement
#agents IA Pac-Man
#algorithmes de recherche IA
#projets IA en Python
#stratégies IA de jeu
#configuration de labyrinthe
#interface de jeu en ligne de commande
#outils éducatifs IA
#métriques de performance agents
#agents IA personnalisés
#méthodes de recherche adversaire
#tutoriels apprentissage machine
#visualisation des décisions IA
#environnement expérimental IA
#algorithmes DFS et BFS
#applications du Q-Learning
#élagage Alpha-Beta
#références de jeux
#projets de loisir IA
...
Vedettes
Qu'est-ce que AIpacman ?
AIpacman est un projet Python open-source simulant l'environnement de jeu Pac-Man pour des expériences en IA. Les utilisateurs peuvent choisir parmi des agents intégrés ou en créer de nouveaux avec des algorithmes de recherche comme DFS, BFS, A*, UCS ; des méthodes adverses telles que Minimax avec élagage Alpha-Beta et Expectimax ; ou des techniques d'apprentissage par renforcement comme Q-Learning. Le framework offre des labyrinthes configurables, un journal de performance, une visualisation des décisions des agents, et une interface en ligne de commande pour jouer des matchs et comparer les scores. Il est conçu pour les cours, benchmarks de recherche et projets amateurs en IA et développement de jeux.
Qui va utiliser AIpacman ?
- Étudiants et éducateurs en IA
- Chercheurs en apprentissage par renforcement
- Hobbyistes en développement de jeux
- Développeurs d'algorithmes IA
- Instructeurs en informatique
Comment utiliser AIpacman ?
- Étape 1 : git clone https://github.com/YKeanoe/AIpacman.git
- Étape 2 : cd AIpacman && pip install -r requirements.txt
- Étape 3 : Ouvrez pacman.py et choisissez ou définissez votre classe d'agent
- Étape 4 : Exécutez python pacman.py -p YourAgent -l layoutName
- Étape 5 : Observez la visualisation du jeu et les métriques de performance
- Étape 6 : Modifiez le code de l'agent ou le layout du labyrinthe et répétez
Plateforme
- mac
- windows
- linux
Caractéristiques et Avantages Clés de AIpacman
Les fonctionnalités principales
- Agents basés sur la recherche : DFS, BFS, UCS, A*
- Agents adverses : Minimax, Alpha-Beta, Expectimax
- Apprentissage par renforcement : Q-Learning
- Layouts de labyrinthes configurables
- Visualisation et rendu du jeu
- Journal de performance et métriques
- Exécution contrôlée via CLI
Les avantages
- Apprentissage pratique des algorithmes IA
- Facilité d'extension avec des agents personnalisés
- Benchmark et comparaison de stratégies
- Configurations environnementales flexibles
- Visualisation claire des processus de décision
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de AIpacman
- Enseigner les concepts de recherche et d'IA de jeu
- Benchmarking d'agents d'apprentissage par renforcement
- Recherche de stratégies de recherche adversaire
- Développer des projets d'IA de jeu personnalisés
- Démonstration de la prise de décision de l'IA en classe
FAQs sur AIpacman
Informations sur la Société AIpacman
- YKeanoe
Avis AIpacman
5/5
Principaux Concurrents et Alternatives de AIpacman ?
- Berkeley Pacman Projects
- OpenAI Gym Pac-Man environment
- Python Learning Environments (PLE)
- RLlib Game Environments
- Malmo (Minecraft AI Testbed)
Vous aimerez peut-être aussi：
Gobii permet aux équipes de créer des travailleurs numériques autonomes 24/7 pour automatiser la recherche web et les tâches routinières.
Neon AI simplifie la collaboration d'équipe grâce à des agents AI personnalisés.
Salesloft est une plateforme pilotée par l'IA améliorant l'engagement commercial et l'automatisation des flux de travail.
Autogpt est une bibliothèque Rust pour créer des agents IA autonomes qui interagissent avec l'API OpenAI pour accomplir des tâches à plusieurs étapes
Angular est un framework de développement web pour créer des applications modernes et évolutives.
Un constructeur de pipelines RAG alimenté par l'IA qui ingère des documents, génère des embeddings et fournit des questions-réponses en temps réel via des interfaces de chat personnalisables.
Freddy AI automatise intelligemment les tâches de support client de routine.
Solutions pilotées par IA pour la surveillance intelligente et la détection d'anomalies.
Une plateforme pour construire et exploiter facilement des applications d'IA générative.
BrandCrowd propose des logos personnalisables, des cartes de visite et des designs pour les réseaux sociaux avec des milliers de modèles.
Refly.AI permet aux créateurs non techniques d'automatiser des workflows en utilisant le langage naturel et une toile visuelle.
Rationalisez votre gestion des leads avec une automatisation intelligente.
Skywork AI est un outil innovant pour améliorer la productivité grâce à l'IA.
Les agents IA Five9 améliorent les interactions clients grâce à l'automatisation intelligente.
Le cadre Mosaic AI Agent améliore les capacités de l'IA grâce à des techniques de récupération de données et de génération avancées.
Windsurf AI Agent aide à optimiser les conditions de windsurf et les recommandations d'équipement.
Glean est une plateforme d'assistant AI pour la recherche d'entreprise et la découverte de connaissances.
NVIDIA Cosmos donne aux développeurs IA des outils avancés pour le traitement des données et l'entraînement des modèles.
Plateforme de service client pilotée par IA offrant des solutions de communication efficaces.
Un cadre qui routage dynamiquement les requêtes entre plusieurs LLM et utilise GraphQL pour gérer efficacement les invites composites.
Planificateur de voyages alimenté par IA pour des escapades personnalisées.
Flowith est un espace de travail agentique basé sur un canevas qui offre gratuitement 🍌Nano Banana Pro et d'autres modèl
Un agent IA utilisant Minimax et Monte Carlo Tree Search pour optimiser le placement de tuiles et le scoring dans Azul.
AGM: AI Game Maker permet un développement de jeux fluide avec le soutien de l'IA.
Un agent IA basé sur le RL qui apprend des stratégies de pari optimales pour jouer efficacement au poker Texas Hold'em limit heads-up.
Un agent d'apprentissage par renforcement en source ouverte utilisant PPO pour entraîner et jouer à StarCraft II via l'environnement PySC2 de DeepMind.
Framework open-source permettant la mise en œuvre et l'évaluation de stratégies d'IA multi-agent dans un environnement de jeu Pacman classique.
BomberManAI est un agent IA basé sur Python qui navigue et combat de manière autonome dans les environnements de jeu Bomberman en utilisant des algorithmes de recherche.
SoccerAgent utilise l'apprentissage par renforcement multi-agent pour entraîner des joueurs IA pour des simulations de football réalistes et l'optimisation stratégique.
Créez des chansons personnalisées pour toutes les occasions avec facilité.
Créez des humains numériques 3D réalistes efficacement avec MetaHuman Creator.
Un maître du donjon alimenté par l'IA qui utilise des LLM pour générer des récits, quêtes et rencontres D&D dynamiques en temps réel.
Studio web tout‑en‑un qui transforme textes et images en art anime, personnages, voix et courts‑métrages.
Une plateforme open-source d'apprentissage par renforcement multi-agent permettant un contrôle de niveau brut et la coordination dans StarCraft II via PySC2.
Un agent RL open-source pour les duels Yu-Gi-Oh, offrant simulation d'environnement, entraînement de politique et optimisation de stratégie.
PyGame Learning Environment fournit une collection d'environnements RL basés sur Pygame pour entraîner et évaluer des agents IA dans des jeux classiques.
BotPlayers est un framework open-source permettant la création, le test et le déploiement d'agents de jeu d'IA avec prise en charge de l'apprentissage par renforcement.
Gomoku Battle est un framework Python permettant aux développeurs de construire, tester et faire s'affronter des agents IA dans le jeu Gomoku.
Une simulation de football multi-agent utilisant JADE, où des agents IA coordonnés jouent de manière autonome des matchs de football.
FemaleSwitch est un jeu alimenté par l'IA qui améliore les expériences des personnages féminins.
Un agent IA qui joue à Pentago Swap en évaluant les états du plateau et en sélectionnant les placements optimaux en utilisant la recherche Monte Carlo dans l'arbre.
Samsung Ballie est un assistant AI mobile qui surveille et interagit dans votre maison.