Эффективные Adversarial search methods решения

Используйте Adversarial search methods инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

Adversarial search methods

  • AIpacman — это фреймворк на Python, предоставляющий поисковых, adversarial и методов обучения с подкреплением агентов для освоения игры Pac-Man.
    0
    0
    Что такое AIpacman?
    AIpacman — это open-source проект на Python, моделирующий среду игры Pac-Man для экспериментов с ИИ. Пользователи могут выбрать встроенных агентов или реализовать собственных с помощью алгоритмов поиска (DFS, BFS, A*, UCS), adversarial методов (Minimax с обрезкой Alpha-Beta и Expectimax) или техник обучения с подкреплением (Q-Learning). Фреймворк обеспечивает конфигурируемые лабиринты, логирование производительности, визуализацию решений агентов и CLI для запуска матчей и сравнения результатов. Он предназначен для образовательных целей, исследований и личных проектов в области ИИ и разработки игр.
    Основные функции AIpacman
    • Агенты, основанные на поиске: DFS, BFS, UCS, A*
    • Агенты adversarial: Minimax, Alpha-Beta, Expectimax
    • Обучение с подкреплением: Q-Learning
    • Конфигурируемое оформление лабиринтов
    • Визуализация и рендеринг игры
    • Логирование и метрики производительности
    • Запуск через CLI
  • Открытая платформа для реализации и оценки стратегий многопротокольного ИИ в классической игре Pacman.
    0
    0
    Что такое MultiAgentPacman?
    MultiAgentPacman предлагает среду для игры на Python, в которой пользователи могут реализовывать, визуализировать и сравнивать нескольких AI-агентов в области Pacman. Поддерживаются алгоритмы поиска противника, такие как minimax, expectimax, alpha-beta-отсечение, а также пользовательные агенты на основе обучения с подкреплением или эвристик. Фреймворк включает простое GUI, командную строку и инструменты для ведения статистики игр и сравнения эффективности агентов в соревновательных или совместных сценариях.
Рекомендуемые