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  • 一個利用蒙特卡洛樹搜尋(MCTS)評估棋盤狀態並選擇最佳布局的Pentago Swap AI代理。
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    Pentago Swap AI Agent 是什麼?
    Pentago Swap AI代理透過利用蒙特卡洛樹搜尋(MCTS)演算法來探索與評估潛在的遊戲狀態,為Pentago Swap遊戲打造一個智能對手。在每個回合,代理模擬大量的擴展,並對結果棋盤位置進行評分,以識別最大化勝率的走法。它支援自訂搜尋參數(如模擬次數、探索常數和擴展策略),使使用者能微調性能。該代理配備命令列界面,用於對戰、自我對弈以產生訓練資料,並提供Python API方便整合到較大型的遊戲環境或比賽中。採用模組化設計,方便加入其他啟發式或神經網路評估器,以進行高階研究與開發。
  • 一個用於遊戲王對戰的開源強化學習代理,提供環境模擬、策略訓練和策略優化。
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    YGO-Agent 是什麼?
    YGO-Agent框架允許研究人員與愛好者利用強化學習開發能玩遊戲王卡牌遊戲的AI機器人。它將YGOPRO遊戲模擬器包裝成與OpenAI Gym相容的環境,定義手牌、場地和生命值等狀態表示,並包括召喚、魔法/陷阱啟動和攻擊等行動。獎勵基於勝負結果、造成的傷害和遊戲進展。代理架構使用PyTorch實作DQN,並提供客製化網絡架構、經驗回放及epsilon-greedy探索選擇。記錄模組可以記載訓練曲線、勝率與詳細行動日誌供分析。此框架為模組化設計,允許用戶替換或擴充獎勵函數或行動空間等元件。
  • 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。
  • MicroByte:開源的復古遊戲主機,具有高解析度顯示。
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    Microbyte 是什麼?
    MicroByte 是一款創新的開源復古遊戲主機。它專為經典 8 位元遊戲系統的愛好者設計,提供便攜的高解析度遊玩體驗。該主機支援 NES、GameBoy 和 Game Gear 等熱門平台,並使用色彩豐富的高像素密度 IPS 顯示器。使用者可以在現代硬體的便利下享受復古遊戲。由於其開源特性,MicroByte 允許廣泛的自定義,鼓勵社區貢獻和軟體擴展。
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