AIpacman
0 AvaliaçõesAIpacman oferece uma ferramenta completa em Python para desenvolver, visualizar e comparar agentes de IA no ambiente clássico do Pac-Man. Inclui implementações de algoritmos de busca (DFS, BFS, A*, UCS), técnicas adversariais (Minimax, Alpha-Beta, Expectimax) e métodos de aprendizagem por reforço (Q-Learning). Com configurações de labirinto flexíveis, métricas de desempenho e controles CLI, os usuários podem estender facilmente os agentes, analisar estratégias e adquirir experiência prática em IA.
Plataformas e Frameworks de IA
Jogos
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#benchmarking de jogos
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AIpacman
AIpacman oferece uma ferramenta completa em Python para desenvolver, visualizar e comparar agentes de IA no ambiente clássico do Pac-Man. Inclui implementações de algoritmos de busca (DFS, BFS, A*, UCS), técnicas adversariais (Minimax, Alpha-Beta, Expectimax) e métodos de aprendizagem por reforço (Q-Learning). Com configurações de labirinto flexíveis, métricas de desempenho e controles CLI, os usuários podem estender facilmente os agentes, analisar estratégias e adquirir experiência prática em IA.
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Em Destaque
O que é AIpacman?
AIpacman é um projeto de código aberto em Python que simula o ambiente do jogo Pac-Man para experimentação com IA. Os usuários podem escolher entre agentes embutidos ou implementar personalizados usando algoritmos de busca como DFS, BFS, A*, UCS; métodos adversariais como Minimax com poda Alpha-Beta e Expectimax; ou técnicas de aprendizagem por reforço como Q-Learning. A estrutura fornece labirintos configuráveis, registro de desempenho, visualização das decisões dos agentes e uma interface de linha de comando para executar partidas e comparar pontuações. É projetado para facilitar aulas educacionais, benchmarks de pesquisa e projetos de entusiastas em IA e desenvolvimento de jogos.
Quem usará AIpacman?
- Estudantes e educadores de IA
- Pesquisadores de aprendizagem por reforço
- Hobbyistas de desenvolvimento de jogos
- Desenvolvedores de algoritmos de IA
- Instrutores de ciência da computação
Como usar AIpacman?
- Passo1: git clone https://github.com/YKeanoe/AIpacman.git
- Passo2: cd AIpacman && pip install -r requirements.txt
- Passo3: Abra pacman.py e selecione ou defina sua classe de agente
- Passo4: Execute python pacman.py -p YourAgent -l layoutName
- Passo5: Observe a visualização do jogo e métricas de desempenho
- Passo6: Modifique o código do agente ou os layouts do labirinto e repita
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de AIpacman
Principais recursos
- Agentes baseados em busca: DFS, BFS, UCS, A*
- Agentes adversariais: Minimax, Alpha-Beta, Expectimax
- Aprendizado por reforço: Q-Learning
- Layouts de labirinto configuráveis
- Visualização e renderização do jogo
- Registro de desempenho e métricas
- Execução via CLI
Os benefícios
- Aprendizado prático de algoritmos de IA
- Fácil extensão com agentes personalizados
- Benchmark e comparação de estratégias
- Configurações de ambiente flexíveis
- Visualização clara dos processos de decisão
Principais Casos de Uso & Aplicações de AIpacman
- Ensinar conceitos de busca e IA de jogos
- Avaliar agentes de aprendizagem por reforço
- Pesquisar estratégias adversariais de busca
- Desenvolver projetos de IA de jogos personalizados
- Demonstrar a tomada de decisão de IA em sala de aula
FAQs sobre AIpacman
Informações da Empresa AIpacman
- YKeanoe
Avaliações de AIpacman
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de AIpacman?
- Berkeley Pacman Projects
- OpenAI Gym Pac-Man environment
- Python Learning Environments (PLE)
- RLlib Game Environments
- Malmo (Minecraft AI Testbed)
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