Эффективные métodos de búsqueda adversarial решения

Используйте métodos de búsqueda adversarial инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

métodos de búsqueda adversarial

  • 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.
    Основные функции MultiAgentPacman
    • Python-окружение для Pacman
    • Несколько встроенных агентов: Reflex, Minimax, Expectimax, Alpha-Beta
    • API для собственных агентов с эвристиками и RL
    • Визуализация в реальном времени
    • Командная строка и утилиты логирования
    • Оценка эффективности и статистика
  • 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.
Рекомендуемые