Outils decision tree visualization simples et intuitifs

Explorez des solutions decision tree visualization conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

decision tree visualization

  • Un agent IA utilisant Minimax et Monte Carlo Tree Search pour optimiser le placement de tuiles et le scoring dans Azul.
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    Qu'est-ce que Azul Game AI Agent ?
    L'agent IA Azul Game est une solution spécialisée pour la compétition du jeu de société Azul. Implémenté en Python, il modélise l'état du jeu, applique la recherche Minimax pour l'élagage déterministe, et exploite Monte Carlo Tree Search pour explorer les résultats stochastiques. L'agent utilise des heuristiques personnalisées pour évaluer les positions sur le plateau, en favorisant les motifs de placement de tuiles qui rapportent beaucoup de points. Il prend en charge le mode tournoi individuel, les simulations par lot, et la journalisation des résultats pour l'analyse des performances. Les utilisateurs peuvent ajuster les paramètres de l'algorithme, intégrer l'agent dans des environnements de jeu personnalisés, et visualiser les arbres de décision pour comprendre le processus de sélection des coups.
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