BomberManAI

0 レビュー
BomberManAIは、Bombermanゲーム環境のための自律的なAIエージェントを実装したオープンソースのPythonプロジェクトです。リアルタイムのパスファインディング(A*)、ヒューリスティック評価を用いた戦略的爆弾配置、ダイナミックな対戦相手の回避を特徴とします。シングルプレイヤーとマルチプレイヤー両方のシナリオに適しており、マップレイアウト、障害物、パワーアップに基づいて戦術を適応させます。そのモジュール式の構造により、アルゴリズムのカスタマイズやAI研究、ボット競技会への統合が容易です。
追加日:
ソーシャル&メール:
プラットフォーム:
May 16 2025
--
このツールを宣伝する
このツールを更新する
BomberManAI

BomberManAI

0 レビュー
0
BomberManAI
BomberManAIは、Bombermanゲーム環境のための自律的なAIエージェントを実装したオープンソースのPythonプロジェクトです。リアルタイムのパスファインディング(A*)、ヒューリスティック評価を用いた戦略的爆弾配置、ダイナミックな対戦相手の回避を特徴とします。シングルプレイヤーとマルチプレイヤー両方のシナリオに適しており、マップレイアウト、障害物、パワーアップに基づいて戦術を適応させます。そのモジュール式の構造により、アルゴリズムのカスタマイズやAI研究、ボット競技会への統合が容易です。
追加日:
ソーシャル&メール:
プラットフォーム:
May 16 2025
--
フィーチャー

BomberManAIとは?

BomberManAIは、古典的なBombermanゲームを自律的にプレイするために設計されたAIエージェントです。Pythonで開発されており、リアルタイムでマップの状態、利用可能な動き、および対戦相手の位置を認識するためにゲーム環境とインターフェースします。コアアルゴリズムは、A*経路探索、到達可能性分析のための幅優先探索、そして最適な爆弾配置と回避戦略を決定するためのヒューリスティック評価関数を組み合わせています。エージェントは動的障害物、パワーアップ、複数の対戦相手をさまざまなマップレイアウトで処理します。そのモジュラーアーキテクチャにより、開発者はカスタムヒューリスティック、強化学習モジュール、または代替の意思決定戦略を試すことができます。ゲームAIの研究者、学生、競技用ボット開発者に理想的であり、BomberManAIは自律ゲームエージェントのテストと改善のための柔軟なフレームワークを提供します。

誰がBomberManAIを使うの?

  • ゲームAI研究者
  • コンピュータサイエンスの学生
  • 趣味の開発者
  • ボット競技会参加者
  • 教育者

BomberManAIの使い方は?

  • ステップ1:GitHubからBomberManAIリポジトリをクローンします。
  • ステップ2:Python 3.7+と必要な依存関係をpipでインストールします。
  • ステップ3:設定ファイルでゲーム環境とパラメータを設定します。
  • ステップ4:エージェントスクリプトを実行して自律プレイを開始します。
  • ステップ5:カスタム戦略のためにヒューリスティックまたはアルゴリズムモジュールを修正します。
  • ステップ6:異なるマップレイアウトで性能をテストし評価します。
  • ステップ7:ログやメトリクスをレビューしてAIの挙動を改善します。

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

BomberManAIの主な特長・利点

コア機能

  • 自律的なBombermanゲームプレイ
  • A*経路探索の統合
  • ヒューリスティックに基づく爆弾配置
  • 動的対戦相手の回避
  • モジュール式AIアーキテクチャ

利点

  • ゲームAIの迅速なプロトタイピング
  • オープンソースで拡張可能
  • 戦略のカスタマイズが容易
  • AI概念の教育リソース

BomberManAIの主な使用ケース・アプリケーション

  • Bomberman AI戦略の自動テスト
  • パスファインディングとヒューリスティックのベンチマーク
  • 探索アルゴリズムの教育的デモンストレーション
  • トーナメント用の競争的AIボットの開発

BomberManAIのFAQs

BomberManAI会社情報

BomberManAI のレビュー

5/5
BomberManAIを推薦しますか?下にコメントを残してください!

BomberManAIの主な競合と代替品は?

  • Pommerman by OpenAI
  • Bomberbot
  • Deep reinforcement learning baselines
  • Custom game AI frameworks

あなたも好きかもしれません:

Azul Game AI Agent
--
Minimax とモンテカルロ木探索を用いた、 Azul のタイル配置とスコア最適化を行うAIエージェント。
AGM: AI Game Maker
--
AGM: AIゲームメーカーは、AIサポートでシームレスなゲーム開発を可能にします。
TexasHoldemAgent
--
HEAD-UPリミットテキサスホールデムポーカーを効率的にプレイする最適なベッティング戦略を学習するRLベースのAIエージェント。
StarCraft II Reinforcement Learning Agent
--
DeepMindのPySC2環境を利用したPPOを用いるオープンソースの強化学習エージェントで、StarCraft IIを訓練・プレイします。
MultiAgentPacman
--
クラシックなPacmanゲーム環境でマルチエージェントAI戦略の実装と評価を可能にするオープンソースフレームワーク。
SoccerAgent
36
SoccerAgent100.00%
SoccerAgentはマルチエージェント強化学習を利用して、現実的なサッカーシミュレーションと戦略最適化のためのAIプレイヤーを訓練します。
GiftSong
4.6K
GiftSong52.89%
簡単にあらゆる場面のためのパーソナライズされた歌を作成します。
MetaHuman Creator
4.0M
MetaHuman Creator19.51%
MetaHuman Creatorを使用して、効率的にリアルな3Dデジタルヒューマンを作成します。
DND LLM Game
--
LLMを利用したAIダンジョンマスター。ダイナミックにD&Dの物語、クエスト、遭遇をリアルタイムで生成します。
MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw
--
PySC2を使用したStarCraft IIにおける生レベルのエージェント制御と協調を可能にするオープンソースのマルチエージェント強化学習フレームワーク。
Flowith
77.6K
Flowith18.77%
Flowithは、無料の🍌Nano Banana Proやその他の効果的なモデルを提供するキャンバスベースのエージェント型ワークスペースです...
YGO-Agent
--
Yu-Gi-OhデュエルのためのオープンソースのRLエージェントで、環境シミュレーション、ポリシートレーニング、戦略最適化を提供します。
PyGame Learning Environment
--
PyGame Learning Environmentは、クラシックゲームでAIエージェントを訓練・評価するためのPygameベースのRL環境のコレクションを提供します。
BotPlayers
--
BotPlayersは、強化学習サポートを備えたAIゲームプレイエージェントの作成、テスト、展開を可能にするオープンソースフレームワークです。
Gomoku Battle
--
Gomoku Battleは、開発者が囲碁ゲームでAIエージェントを作成・テスト・対戦できるPythonフレームワークです。
AI Football Cup in Java JADE Environment
--
JADEを使用したマルチエージェントフットボールシミュレーションで、AIエージェントが協調してサッカーマッチを自律的に競います。
F/MS Startup Game
75.7K
F/MS Startup Game13.39%
FemaleSwitchは女性キャラクターの経験を向上させるAI駆動のゲームです。
Pentago Swap AI Agent
--
モンテカルロ木探索を用いて盤面の状態を評価し、最適な配置を選択するAIエージェントによるPentago Swapのプレイ。
Samsung Ballie
902.4M
Samsung Ballie20.69%
Samsung Ballieは、あなたの家の中で監視および相互作用するモバイルAIアシスタントです。
AIpacman
--
AIpacmanは、検索ベース、敵対的、強化学習エージェントを提供するPythonフレームワークで、パックマンゲームを習得します。