mario-aiプロジェクトは、神経進化を用いたSuper Mario Bros.の習得を目指すAIエージェント開発のための包括的なパイプラインを提供します。PythonベースのNEAT実装とOpenAI GymのSuperMario環境を統合し、ユーザーはカスタム適性基準、突然変異率、ネットワークトポロジーを定義できます。訓練中、フレームワークはニューラルネットワークの世代を評価し、高性能のゲノムを選択し、ゲームプレイとネットワーク進化のリアルタイム可視化を行います。また、訓練済みモデルの保存や読み込み、最優秀ゲノムのエクスポート、詳細なパフォーマンスログの生成もサポートします。研究者、教育者、趣味者はコードベースを他のゲーム環境に拡張し、進化戦略を実験し、異なるレベルでのAI学習進捗をベンチマークできます。

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。