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Minimax algorithm
專業Minimax algorithm工具
專為高效與穩定性設計的Minimax algorithm工具,是實現專業成果的不二選擇。
Minimax algorithm
Azul Game AI Agent
一個運用 Minimax 和蒙特卡洛樹搜索來優化 Azul 的磁磚擺放與得分的 AI 代理。
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Azul Game AI Agent 是什麼?
Azul 遊戲 AI 代理是針對 Azul 桌遊比賽的專用 AI 解決方案。用 Python 實作,模型化遊戲狀態,運用 Minimax 搜索進行確定性剪枝,並利用蒙特卡洛樹搜索探索隨機結果。代理使用自訂的啟發式來評估棋盤位置,偏好產生高分的磁磚擺放模式。支援一對一錦標賽模式、批次模擬和結果記錄,用於性能分析。用戶可以調整演算法參數、整合入自訂遊戲環境、並可視化決策樹來了解走法選擇。
Azul Game AI Agent 核心功能
遊戲狀態模擬
Minimax 搜索演算法
蒙特卡洛樹搜索
啟發式評估函數
錦標賽與批次模式
指令列界面
MultiAgentPacman
開源框架,實現並評估在經典吃豆人遊戲環境中的多智能體AI策略。
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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。
MultiAgentPacman 核心功能
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