このリポジトリは、StarCraft IIのゲームプレイ研究のためのエンドツーエンドの強化学習フレームワークを提供します。メインエージェントはProximal Policy Optimization（PPO）を使用し、PySC2環境からの観察データを解釈して、正確なゲーム内アクションを出力します。開発者はニューラルネットワークの層、報酬の調整、訓練スケジュールをカスタマイズして性能向上を図れます。システムは、サンプル収集の効率化のためのマルチプロセッシング、訓練曲線の監視用ロギングユーティリティ、スクリプト化やビルトインAI対戦用の評価スクリプトをサポートします。コードはPythonで書かれ、TensorFlowを用いてモデルの定義と最適化を行います。ユーザーは、カスタム報酬関数、状態前処理、ネットワークアーキテクチャなどのコンポーネントを拡張可能です。

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。