Проект mario-ai предлагает комплексную цепочку для разработки AI-агентов для освоения Super Mario Bros., с помощью нейроэволюции. Интегрируя реализацию NEAT на Python с окружением OpenAI Gym SuperMario, он позволяет пользователям задавать собственные критерии оценки, уровни мутаций и топологии сети. В процессе обучения фреймворк оценивает поколения нейронных сетей, отбирает наиболее эффективные гены и предоставляет визуализацию как игрового процесса, так и эволюции сети в реальном времени. Кроме того, он поддерживает сохранение и загрузку обученных моделей, экспорт лучших геномов и создание детальных журналов производительности. Исследователи, преподаватели и любители могут расширять код для других игровых сред, экспериментировать с эволюционными стратегиями и сравнивать прогресс обучения ИИ на разных уровнях.

BomberManAI — это агент ИИ, разработанный для автономной игры в классическую игру Bomberman. Написанный на Python, он взаимодействует с игровой средой, чтобы в реальном времени воспринимать состояние карты, доступные ходы и позиции соперников. Основной алгоритм сочетает поиск A*, поиск в ширину для анализа достижимости и эвристическую функцию оценки для определения оптимальных мест для установки бомб и стратегий уклонения. Агент управляет динамическими препятствиями, усилителями и несколькими противниками по различным макетам карт. Его модульная архитектура позволяет разработчикам экспериментировать с пользовательскими эвристиками, модулями обучения с усилением или альтернативными стратегиями принятия решений. Идеально подходит для исследователей игровой ИИ, студентов и разработчиков соревновательных ботов, BomberManAI предоставляет гибкую основу для тестирования и улучшения автономных игровых агентов.