Pacman AI

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Pacman AI 是一個開源的強化學習專案,利用 Q-learning 和價值迭代來訓練代理人以掌握吃豆人遊戲。它包含模塊用於環境模擬、獎勵塑造和性能評估,教導代理最佳路徑搜尋、收集豆子和避開鬼怪。通過可自訂參數,用戶可以實驗不同的學習率、探索策略和獎勵方案來提升遊戲效率。
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May 07 2025
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Pacman AI 是一個開源的強化學習專案,利用 Q-learning 和價值迭代來訓練代理人以掌握吃豆人遊戲。它包含模塊用於環境模擬、獎勵塑造和性能評估,教導代理最佳路徑搜尋、收集豆子和避開鬼怪。通過可自訂參數,用戶可以實驗不同的學習率、探索策略和獎勵方案來提升遊戲效率。
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Pacman AI 是什麼?

Pacman AI 提供一個功能完整的 Python 環境和代理架構,用於經典的吃豆人遊戲。此專案實作關鍵的強化學習演算法——Q-learning 和價值迭代,使代理能學習最佳策略來收集豆子、穿越迷宮及避開鬼怪。用戶可以定義自訂的獎勵函數,並調整學習率、折扣因子與探索策略。此框架支援指標記錄、性能視覺化與可復現的實驗設定。設計於易於擴展,讓研究人員與學生能整合新演算法或神經網路學習方法,並與基線網格方法做比較。

誰會使用 Pacman AI?

  • 人工智慧研究人員
  • 強化學習愛好者
  • 電腦科學學生
  • 教學機器學習的教育者
  • 遊戲AI開發者

如何使用 Pacman AI?

  • 步驟一:從 GitHub 複製 pacman-ai 儲存庫。
  • 步驟二:安裝 Python 3.6+ 及所需相依套件(pip install -r requirements.txt)。
  • 步驟三:在設定檔中配置超參數(學習率、折扣因子、探索率)。
  • 步驟四:執行訓練腳本開始 Q-learning 或價值迭代實驗。
  • 步驟五:使用評估腳本模擬遊戲並收集性能指標。
  • 步驟六:利用內建的繪圖工具生成圖表並視覺化代理的學習曲線。

平台

  • mac
  • windows
  • linux

Pacman AI 的核心特徵與益處

主要功能

  • Q-learning 方法實作
  • 價值迭代代理
  • 可自訂的獎勵函數
  • Pacman 環境模擬
  • 性能記錄與視覺化
  • 模組化的程式碼庫便於擴充

優點

  • 教育性框架,學習強化學習概念
  • 開源且易於修改
  • 可重複的實驗設定
  • 支援自訂算法和神經網路整合
  • 輕量且以 Python 為基礎

Pacman AI 的主要使用案例與應用

  • 高等教育中的強化學習教學
  • Q-learning 與價值迭代的性能比較
  • 迷宮導航遊戲AI的原型建立
  • 獎勵塑造策略研究
  • 工作坊中示範RL概念

Pacman AI 的常見問答

Pacman AI 公司信息

Pacman AI 評論

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Pacman AI 的主要競爭對手和替代方案?

  • Berkeley Pacman AI projects
  • OpenAI Gym Pacman environment
  • Deep Q-Network Pacman implementations

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