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algorithme Minimax
万能なalgorithme Minimaxツール
多様な用途に対応可能なalgorithme Minimaxツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。
algorithme Minimax
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。
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MultiAgentPacmanとは?
MultiAgentPacmanは、ユーザーがPacmanドメインで複数のAIエージェントを実装、可視化、ベンチマークできるPythonベースのゲーム環境を提供します。ミニマックス、イックスモックス、α-Beta剪定などの対戦探索アルゴリズムや、カスタム強化学習やヒューリスティックに基づくエージェントもサポートします。シンプルなGUI、コマンドラインコントロール、ゲーム統計のログ記録や競争・協力シナリオにおけるエージェント性能の比較ツールを含みます。
MultiAgentPacman コア機能
PythonベースのPacmanゲーム環境
複数のビルトインエージェント:リフレックス、ミニマックス、イックスモックス、α-Beta
ヒューリスティックや強化学習用のカスタムエージェントAPI
リアルタイムGUIビジュアライゼーション
コマンドラインコントロールとログ記録ユーティリティ
パフォーマンス評価と統計
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。
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Azul Game AI Agentとは?
AzulゲームAIエージェントは、Azulのボードゲーム競技向けに特化したAIソリューションです。Pythonで実装され、ゲームの状態をモデル化し、決定論的な枝刈りのためにMinimax検索を適用し、確率的な結果を探索するためにモンテカルロ木探索を利用します。カスタムヒューリスティックを用いて盤面を評価し、高得点を得るタイル配置パターンを優先します。ヘッド・トゥ・ヘッドのトーナメントモードやバッチシミュレーション、結果ロギングに対応し、パフォーマンス分析を行います。ユーザーはアルゴリズムのパラメータを調整したり、カスタムのゲーム環境と連携したり、意思決定木を可視化して手の選択過程を理解できます。
Azul Game AI Agent コア機能
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