AI Agents for Rock Paper Scissors

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此資料庫提供一個基於Python的框架,實現多種AI代理用於玩石頭剪刀布,包括隨機、啟發式和Q學習策略。用戶可以比較性能指標、可視化結果,並擴展自定義代理,用於教育與研究。
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May 01 2025
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此資料庫提供一個基於Python的框架,實現多種AI代理用於玩石頭剪刀布,包括隨機、啟發式和Q學習策略。用戶可以比較性能指標、可視化結果,並擴展自定義代理,用於教育與研究。
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AI Agents for Rock Paper Scissors 是什麼?

AI代理人石頭剪刀布是一個開源Python專案,展示如何在經典遊戲中建立、訓練和評估不同的AI策略——隨機、規則基圖案識別與強化學習(Q-學習)。它提供模組化的代理類別、可配置的遊戲執行器、性能記錄與視覺化工具。用戶可以輕鬆交換代理、調整學習參數,並探索AI在競爭場景中的行為。

誰會使用 AI Agents for Rock Paper Scissors?

  • 學習AI與強化學習的學生
  • 實驗簡單遊戲環境的AI研究人員
  • 創建實作教程的教育者
  • 探索AI策略的愛好者

如何使用 AI Agents for Rock Paper Scissors?

  • 步驟1:複製資料庫:git clone https://github.com/bnurbekov/AI_Agents_For_Rock_Paper_Scissors.git
  • 步驟2:進入資料夾:cd AI_Agents_For_Rock_Paper_Scissors
  • 步驟3:安裝依賴:pip install -r requirements.txt
  • 步驟4:在agents/資料夾中選擇或實作代理
  • 步驟5:執行遊戲:python main.py --agent1 RandomAgent --agent2 QLearningAgent
  • 步驟6:在outputs/資料夾中查看性能記錄與結果圖表

平台

  • mac
  • windows
  • linux

AI Agents for Rock Paper Scissors 的核心特徵與益處

主要功能

  • 隨機玩法代理
  • 基於規則的圖案識別代理
  • Q學習強化學習代理
  • 可配置遊戲執行器
  • 性能記錄和可視化

優點

  • 設定與運行簡單
  • 模組化設計,方便擴展
  • 教育AI策略的見解
  • 開放源碼,免費使用

AI Agents for Rock Paper Scissors 的主要使用案例與應用

  • 教學基本強化學習概念
  • 比較簡單遊戲中的AI策略性能
  • 原型設計自定義遊戲代理
  • 展示AI在競爭情境中的行為

AI Agents for Rock Paper Scissors 的常見問答

AI Agents for Rock Paper Scissors 公司信息

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AI Agents for Rock Paper Scissors 的主要競爭對手和替代方案?

  • OpenAI Gym Rock-Paper-Scissors environment
  • RLCard library for card and simple games
  • Custom Tic-Tac-Toe AI frameworks

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