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  • 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.
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    Qu'est-ce que BotPlayers ?
    BotPlayers est un framework polyvalent open-source conçu pour simplifier le développement et le déploiement d'agents de jeu pilotés par IA. Il comprend une couche d'abstraction d'environnement flexible supportant le screen scraping, les API web ou des interfaces de simulation personnalisées, permettant aux bots d'interagir avec divers jeux. Le framework inclut des algorithmes d'apprentissage par renforcement intégrés, des algorithmes génétiques et des heuristiques basées sur des règles, ainsi que des outils pour la journalisation des données, le pointage des modèles et la visualisation des performances. Son système de plugins modulaire permet aux développeurs de personnaliser capteurs, actions et politiques IA en Python ou Java. BotPlayers propose également une configuration YAML pour un prototypage rapide et des pipelines automatisés pour l'entraînement et l'évaluation. Supportant plusieurs plates-formes comme Windows, Linux et macOS, ce framework accélère la recherche et la production d'agents de jeu intelligents.
    Fonctionnalités principales de BotPlayers
    • Architecture modulaire par plugins
    • Algorithmes d'apprentissage par renforcement
    • Algorithmes génétiques
    • Stratégies heuristiques basées sur des règles
    • Couche d'abstraction d'environnement
    • Journalisation des données et pointage de modèles
    • Outils de visualisation des performances
    • Configuration basée sur YAML
    • API multi-langages (Python, Java)
    • Support multiplateforme
  • Un cadre RL offrant des outils d'entraînement et d'évaluation PPO, DQN pour développer des agents compétitifs dans le jeu Pommerman.
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    Qu'est-ce que PommerLearn ?
    PommerLearn permet aux chercheurs et aux développeurs d'entraîner des robots RL multi-agents dans l'environnement de jeu Pommerman. Il inclut des implémentations prêt-à-l'emploi d'algorithmes populaires (PPO, DQN), des fichiers de configuration flexibles pour les hyperparamètres, une journalisation automatique et une visualisation des métriques d'entraînement, un checkpointing de modèles et des scripts d'évaluation. Son architecture modulaire facilite l'extension avec de nouveaux algorithmes, la personnalisation des environnements et l'intégration avec des bibliothèques ML standard telles que PyTorch.
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