AIpacman 提供一個完整的Python工具包，用於在經典的Pac-Man環境中開發、視覺化和基準測試AI代理。它包含搜尋算法（DFS、BFS、A*、UCS）、對抗技術（Minimax、Alpha-Beta、Expectimax）和強化學習方法（Q-Learning）的實現。具備靈活的迷宮配置、性能度量和命令行界面，方便用戶擴展代理、分析策略並獲得實戰AI經驗。
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AIpacman
AIpacman 提供一個完整的Python工具包，用於在經典的Pac-Man環境中開發、視覺化和基準測試AI代理。它包含搜尋算法（DFS、BFS、A*、UCS）、對抗技術（Minimax、Alpha-Beta、Expectimax）和強化學習方法（Q-Learning）的實現。具備靈活的迷宮配置、性能度量和命令行界面，方便用戶擴展代理、分析策略並獲得實戰AI經驗。
精選
AIpacman 是什麼？
AIpacman 是一個開源的Python專案，用於模擬Pac-Man遊戲環境，以進行AI實驗。用戶可選擇內建代理或使用搜尋算法（如DFS、BFS、A*、UCS）、對抗方法（如Minimax配合Alpha-Beta剪枝和Expectimax），或Q-Learning等強化學習技術來自定義代理。該框架提供可配置的迷宮、性能日誌、代理決策視覺化，以及用於運行對局和比較分數的命令行界面。旨在促進教育課程、研究基準及AI及遊戲開發的業餘項目。
誰會使用 AIpacman？
- AI學生與教育工作者
- 強化學習研究人員
- 遊戲開發愛好者
- AI演算法開發者
- 資訊科學講師
如何使用 AIpacman？
- 步驟 1： git clone https://github.com/YKeanoe/AIpacman.git
- 步驟 2：進入資料夾並執行 pip install -r requirements.txt 安裝依賴
- 步驟 3：打開 pacman.py，選擇或定義你的代理類別
- 步驟 4：執行 python pacman.py -p YourAgent -l layoutName
- 步驟 5：觀察遊戲視覺化和績效指標
- 步驟 6：修改代理程式碼或迷宮佈局，然後重複測試
平台
- mac
- windows
- linux
AIpacman 的核心特徵與益處
主要功能
- 基於搜尋的代理：DFS、BFS、UCS、A*
- 對抗代理：Minimax、Alpha-Beta、Expectimax
- 強化學習：Q-Learning
- 可配置迷宮佈局
- 遊戲視覺化與渲染
- 績效日誌與指標
- CLI驅動執行
優點
- 實務操作的AI演算法學習
- 輕鬆擴展自訂代理
- 策略基準測試與比較
- 彈性的環境配置
- 清楚顯示決策過程
AIpacman 的主要使用案例與應用
- 教授搜尋與遊戲AI概念
- 建立強化學習代理的基準
- 研究對抗搜尋策略
- 開發自訂遊戲AI專案
- 展示AI決策在課堂中的應用
AIpacman 的常見問答
AIpacman 公司信息
- YKeanoe
AIpacman 評論
5/5
AIpacman 的主要競爭對手和替代方案？
- Berkeley Pacman Projects
- OpenAI Gym Pac-Man environment
- Python Learning Environments (PLE)
- RLlib Game Environments
- Malmo (Minecraft AI Testbed)
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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。