MultiAgentPacman
0 AvaliaçõesMultiAgentPacman é uma estrutura educacional em Python que fornece um ambiente Pacman pronto para desenvolver e testar vários algoritmos de IA multiagentes. Inclui implementações integradas de agentes reflexos, minimax, expectimax, poda alfa-beta e modelos de agentes personalizáveis, além de ferramentas de visualização e avaliação de desempenho.
Plataformas e Frameworks de IA
Ambiente de Desenvolvimento
Jogos
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#registro de estatísticas de jogos
#métodos de busca adversária
#avaliação de desempenho
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MultiAgentPacman
MultiAgentPacman é uma estrutura educacional em Python que fornece um ambiente Pacman pronto para desenvolver e testar vários algoritmos de IA multiagentes. Inclui implementações integradas de agentes reflexos, minimax, expectimax, poda alfa-beta e modelos de agentes personalizáveis, além de ferramentas de visualização e avaliação de desempenho.
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Em Destaque
O que é MultiAgentPacman?
O MultiAgentPacman oferece um ambiente de jogo em Python onde os usuários podem implementar, visualizar e comparar múltiplos agentes de IA no domínio Pacman. Suporta algoritmos de busca adversarial como minimax, expectimax, poda alfa-beta, bem como agentes personalizados baseados em reforço ou heurísticas. A estrutura inclui uma interface gráfica simples, controles de linha de comando e utilitários para registrar estatísticas do jogo e comparar o desempenho dos agentes em cenários cooperativos ou competitivos.
Quem usará MultiAgentPacman?
- Estudantes e educadores de IA
- Pesquisadores de aprendizagem por reforço
- Desenvolvedores de IA para jogos
- Instrutores acadêmicos
- Entusiastas de algoritmos de IA
Como usar MultiAgentPacman?
- Passo1: Clone o repositório usando git clone https://github.com/TejasNaikk/MultiAgentPacman.git
- Passo2: Instale Python 3.x e dependências necessárias (por exemplo, pygame) com pip install -r requirements.txt
- Passo3: Execute jogos de exemplo usando python pacman.py -p ReflexAgent ou python pacman.py -p MinimaxAgent
- Passo4: Crie um agente personalizado herdando da classe Agent em multiAgents.py
- Passo5: Lance seu agente com python pacman.py -p SeuNomeDeAgente -l mediumMaze -q
- Passo6: Use os scripts de avaliação fornecidos para registrar vitórias, pontuações e comparar várias execuções
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de MultiAgentPacman
Principais recursos
- Ambiente de jogo Pacman baseado em Python
- Vários agentes integrados: Reflex, Minimax, Expectimax, Alpha-Beta
- API para agentes personalizados com algoritmos heurísticos e de RL
- Visualização em tempo real via GUI
- Controles de linha de comando e utilitários de registro
- Avaliação de desempenho e estatísticas
Os benefícios
- Acelera a prototipagem de agentes de IA
- Ensina conceitos centrais de agentes adversariais e multiagentes
- Facilita avaliações reprodutíveis
- Código aberto e altamente extensível
- Visualização interativa do comportamento dos agentes
Principais Casos de Uso & Aplicações de MultiAgentPacman
- Tarefas e laboratórios de cursos de IA universitários
- Avaliação de algoritmos de busca adversarial
- Testes de estratégias de aprendizagem por reforço multiagentes
- Pesquisa em IA cooperativa e competitiva
- Prototipagem e demonstrações de IA de jogos
FAQs sobre MultiAgentPacman
Informações da Empresa MultiAgentPacman
- TejasNaikk
Avaliações de MultiAgentPacman
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de MultiAgentPacman?
- Berkeley CS188 Pacman Projects
- OpenAI Gym Pacman environments
- PettingZoo multi-agent Pacman
- PyGame Learning Environment (PLE)
- gym-pacman
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