Ferramentas algoritmo Minimax para todas as ocasiões

Obtenha soluções algoritmo Minimax flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

algoritmo Minimax

  • Estrutura de código aberto que permite a implementação e avaliação de estratégias de IA multiagentes em um ambiente clássico do jogo Pacman.
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    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.
  • Um agente de IA que usa Minimax e Monte Carlo Tree Search para otimizar a colocação de azulejos e pontuação em Azul.
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    O que é Azul Game AI Agent?
    O Agente de IA do Jogo Azul é uma solução especializada de IA para a competição do jogo de tabuleiro Azul. Implementado em Python, ele modela o estado do jogo, aplica busca Minimax para poda determinística e utiliza Monte Carlo Tree Search para explorar resultados estocásticos. O agente usa heurísticas personalizadas para avaliar posições no tabuleiro, priorizando padrões de colocação de azulejos que geram pontos altos. Ele suporta modo de torneio head-to-head, simulações em lote e registro de resultados para análise de desempenho. Usuários podem ajustar os parâmetros do algoritmo, integrar com ambientes de jogo personalizados e visualizar árvores de decisão para entender a seleção de movimentos.
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