Advertisement

Berkeley-PacMan：伯克利的PacMan AI项目

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Berkeley-PacMan是加州大学伯克利分校开发的人工智能项目，专注于通过经典游戏《吃豆人》训练机器学习算法。该项目旨在教授学生强化学习和搜索算法等概念。 伯克利-吃豆人伯克利的AI PacMan项目是一个由加州大学伯克利分校开发的研究项目，旨在利用人工智能技术来解决经典游戏《吃豆人》中的挑战。该项目不仅为学生提供了一个实践机器学习算法的机会，还促进了对强化学习和搜索算法等领域的深入研究。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Berkeley-PacMan：伯克利的PacMan AI项目
    优质
    Berkeley-PacMan是加州大学伯克利分校开发的人工智能项目，专注于通过经典游戏《吃豆人》训练机器学习算法。该项目旨在教授学生强化学习和搜索算法等概念。 伯克利-吃豆人伯克利的AI PacMan项目是一个由加州大学伯克利分校开发的研究项目，旨在利用人工智能技术来解决经典游戏《吃豆人》中的挑战。该项目不仅为学生提供了一个实践机器学习算法的机会，还促进了对强化学习和搜索算法等领域的深入研究。
     
  • 伯克利大学的AI Pacman源码
    优质
    这段简介可以描述为：“伯克利大学的AI Pacman源码”是一个由加州伯克利大学提供的教育资源，旨在帮助学生通过编程Pacman游戏来学习和实践人工智能算法。该资源包含了实现不同策略所需的代码框架和测试环境，使学习者能够探索如搜索、机器学习等领域的基础知识，并应用于解决游戏中遇到的问题。 需要使用Python 2.7版本（建议通过Anaconda安装，直接使用msi文件可能会出现问题）。
     
  • Pacman-Projects: 伯克利的几个吃豆人AI项目解答
    优质
    这篇文档介绍了加州大学伯克利分校关于经典游戏《吃豆人》的人工智能研究项目，探讨了不同算法在该游戏中的应用和优化。 介绍 早在2011年，我参加了Peter Norving和Sebastian Thrun教授的原始人工智能在线课程。我对所学的人工智能理论非常感兴趣，并且迫切希望将这些理论应用到实际问题中解决。那时我发现了一个项目。 项目一：在Pacman中的搜索 在这个项目中，您的吃豆子代理将在他的迷宫世界里寻找路径，既可以到达特定位置，也可以有效地收集食物。您需要构建通用的搜索算法并将它应用于Pacman场景。 可以尝试的一些示例场景包括： $ cd pacman-projectsp1_search $ python pacman.py -l bigMaze -p SearchAgent -a fn=dfs -z .5 $ python pacman.py -l bigMaze -p SearchAgent -a fn=bfs -z .5
     
  • Pacman AI项目
    优质
    Pacman AI项目是一个基于经典游戏Pac-Man设计的人工智能开发平台，旨在帮助学生学习和实践搜索算法、机器学习等AI技术。参与者通过编程让虚拟角色自主完成吃点和躲避幽灵的任务，从而掌握路径规划与策略优化的核心技能。 使用A*、a-b剪枝等搜索算法求解吃豆人的某些简单问题。
     
  • UCB伯克利经典AI项目Pacman吃豆人代码-测试满分含bonus奖励
    优质
    这段内容是关于加州大学伯克利分校的经典人工智能课程中的Pacman项目。该项目要求学生编写能够玩“吃豆人”游戏的智能体程序，以达到满分并通过附加挑战（Bonus）。 针对UCB伯克利的CS188经典项目-Pacman吃豆人，这是一项人工智能课程中的常用作业。附件包含project1的代码文件search.py和searchAgent.py，这些文件已经通过autograder测试，并获得了26分（包括一个额外的1分bonus）。
     
  • UCB伯克利经典AI项目Pacman吃豆人代码-满分通过含Bonus（适用于Project 1及后续项目）
    优质
    这段资料提供了解决UCBerkeley经典AI课程中Pacman项目的完整指导和优化方案，旨在帮助学习者轻松达成满分并通过附加挑战部分。适合所有阶段的学员参考使用。 针对UCB伯克利的CS188经典项目-Pacman吃豆人，这是一个人工智能课程中的常用作业。附件包含project1的代码文件，包括search.py和searchAgent.py两个文件，这些代码已经通过autograder测试，并获得了26分（其中包含1分bonus）。
     
  • Pacman-AI：在Pacman游戏中实现BFS、DFS、A*及一致代价搜索算法
    优质
    本项目通过Python编程，在经典的Pac-Man游戏环境中实现了四种基本图搜索算法（广度优先搜索、深度优先搜索、A*搜索和一致代价搜索），以优化角色的路径规划与决策机制。 吃豆子-AI吃豆子-AI
     
  • PacMan的C#编程实现
    优质
    本项目通过C#语言实现了经典游戏Pac-Man的核心功能与玩法，并包含简单的AI设计和图形用户界面开发。 C#编程技能实训；完整的吃金豆代码示例；PacMan游戏；无需进行任何修改。
     
  • Pacman满分代码：人工智能课程设计项目
    优质
    本项目为一门人工智能课程的设计作业，旨在通过编写算法实现Pac-Man游戏获得满分。学生利用搜索、机器学习等技术优化游戏表现，实践AI理论知识。 这是我们人工智能课程的大作业，内容是pacman吃豆人的代码实现。实测已达到满分标准，代码包含详细注释，易于理解。欢迎大家一起学习。