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
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。
精選
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
AI Agents for Rock Paper Scissors 評論
5/5
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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PyGame Learning Environment 提供一套基於 Pygame 的強化學習環境，用於訓練和評估經典遊戲中的 AI 代理。