MultiAgentPacman

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MultiAgentPacman是一個教育用Python框架,提供一個現成的Pacman環境,用於開發和測試各種多智能體AI算法。它包括內建的反應代理、極大值搜尋、期望最大值搜尋、α-β剪枝,以及可定制的代理模板,並配備可視化和性能評估工具。
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May 18 2025
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MultiAgentPacman是一個教育用Python框架,提供一個現成的Pacman環境,用於開發和測試各種多智能體AI算法。它包括內建的反應代理、極大值搜尋、期望最大值搜尋、α-β剪枝,以及可定制的代理模板,並配備可視化和性能評估工具。
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MultiAgentPacman 是什麼?

MultiAgentPacman提供一個基於Python的遊戲環境,使用戶能夠在Pacman領域中實現、可視化和基準多個AI代理。它支持對抗搜索算法,如Minimax、Expectimax、α-β剪枝,以及用於強化學習或啟發式的方法的自定義代理。該框架包含簡潔的GUI、命令行控制和用於記錄比賽統計及比較性能的工具,支持競爭或合作場景。

誰會使用 MultiAgentPacman?

  • AI學生與教育者
  • 強化學習研究人員
  • 遊戲AI開發者
  • 學術指導者
  • AI算法愛好者

如何使用 MultiAgentPacman?

  • 步驟1:使用git clone https://github.com/TejasNaikk/MultiAgentPacman.git 進行倉庫克隆
  • 步驟2:在副本目錄中使用pip install -r requirements.txt安裝Python 3.x和相關依賴(如pygame)
  • 步驟3:執行範例遊戲,例如python pacman.py -p ReflexAgent或python pacman.py -p MinimaxAgent
  • 步驟4:通過在multiAgents.py中子類化Agent類來創建自定義代理
  • 步驟5:用python pacman.py -p 你的代理名字 -l mediumMaze -q啟動代理
  • 步驟6:使用提供的評估腳本來記錄勝利次數、得分,並在多次運行中比較性能

平台

  • mac
  • windows
  • linux

MultiAgentPacman 的核心特徵與益處

主要功能

  • 基於Python的Pacman遊戲環境
  • 多個內建代理:反應、極大值、期望最大值、α-β剪枝
  • 支持自定義代理API,適用於啟發式和RL算法
  • 即時GUI可視化
  • 命令行控制和日誌記錄工具
  • 性能評估和統計數據

優點

  • 加快AI代理原型開發
  • 教學核心對抗和多代理概念
  • 促進可重複的基準測試
  • 開源且易於擴展
  • 交互式的代理行為可視化

MultiAgentPacman 的主要使用案例與應用

  • 大學AI課程中的作業和實驗
  • 對抗搜尋演算法的基準測試
  • 測試多代理強化學習策略
  • 合作與競爭AI研究
  • 遊戲AI原型設計與演示

MultiAgentPacman 的常見問答

MultiAgentPacman 公司信息

MultiAgentPacman 評論

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MultiAgentPacman 的主要競爭對手和替代方案?

  • Berkeley CS188 Pacman Projects
  • OpenAI Gym Pacman environments
  • PettingZoo multi-agent Pacman
  • PyGame Learning Environment (PLE)
  • gym-pacman

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