Данный репозиторий предоставляет полноценную рамочную платформу для исследований в области обучения с подкреплением в игре StarCraft II. Основной агент использует Proximal Policy Optimization (PPO) для обучения сетей политики, интерпретирующих данные наблюдений из среды PySC2 и выдающих точные действия в игре. Разработчики могут настраивать слои нейронных сетей, формирование вознаграждений и графики обучения для оптимизации производительности. Система поддерживает многопоточность для эффективного сбора образцов, утилиты логирования для мониторинга кривых обучения и скрипты оценки для тестирования обученных моделей против скриптованных или встроенных ИИ-оппонентов. Код написан на Python и использует TensorFlow для определения и оптимизации моделей. Пользователи могут расширять компоненты, такие как пользовательские функции вознаграждения, предварительная обработка состояния или архитектура сети, для достижения конкретных целей исследования.

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.