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利用Python和OpenAI Gym实现游戏AI【100012761】

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简介:
本项目运用Python编程语言及OpenAI Gym工具包,旨在开发能够在经典视频游戏中自主学习并优化策略的人工智能系统。通过强化学习算法的应用,使得AI能够不断改进其在各类游戏环境中的表现,最终实现智能化的游戏玩法设计与模拟。项目编号:100012761。 为了掌握强化学习中的Q-learning分支,我们可以训练一个AI来帮助完成一款名为CartPole-v0的游戏。游戏的规则很简单:我们需要操控一辆小车左右移动,以使它上面不断变长的木棒保持平衡。

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  • PythonOpenAI GymAI100012761
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    本项目运用Python编程语言及OpenAI Gym工具包,旨在开发能够在经典视频游戏中自主学习并优化策略的人工智能系统。通过强化学习算法的应用,使得AI能够不断改进其在各类游戏环境中的表现,最终实现智能化的游戏玩法设计与模拟。项目编号:100012761。 为了掌握强化学习中的Q-learning分支,我们可以训练一个AI来帮助完成一款名为CartPole-v0的游戏。游戏的规则很简单:我们需要操控一辆小车左右移动,以使它上面不断变长的木棒保持平衡。
  • Flappy-Bird-Gym: 适于Flappy BirdOpenAI Gym环境
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    Flappy-Bird-Gym是一款基于OpenAI Gym框架构建的强化学习模拟环境,专为经典的Flappy Bird游戏设计。它提供了一个便捷平台,用于训练智能体掌握复杂的跳跃策略,推动了游戏自动化领域的研究和开发。 OpenAI体育馆的飞扬的小鸟 该存储库包含用于Flappy Bird游戏的OpenAI Gym环境的实现。当前版本为代理提供以下观察参数: - 鸟的y位置; - 鸟的垂直速度; - 到下一个管道的水平距离; - 下一个管道的y位置。 未来计划推出一个新的环境版本,该版本将提供代表游戏屏幕的图像作为观察结果。 安装 要安装flappy-bird-gym ,只需运行以下命令: ``` $ pip install flappy-bird-gym ``` 用法 使用flappy-bird-gym非常简单。 只需导入包并使用make函数创建环境,如下示例代码所示: ```python import time import flappy_bird_gym env = flappy_bird_gym.make(FlappyBird-v0) obs = env.reset() while True: action = 1 if obs[2] > 4 else 0 # 随机选择跳跃或不跳 obs, reward, done, info = env.step(action) time.sleep(0.05) # 每次迭代之间暂停一段时间以减慢游戏速度 if done: break env.close() ```
  • TRPO:TensorFlowOpenAI Gym进行信任区域策略优化
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    简介:本文介绍如何使用TensorFlow与OpenAI Gym实现TRPO算法,旨在通过实例讲解该方法在强化学习中的应用及其优势。 广义优势估计与信任域策略优化由帕特里克·科迪(Patrick Coady)进行研究。项目重点在于使用TensorFlow 2.0及PyBullet重构代码,而非先前使用的MuJoCo框架。最初的目标是通过相同的算法在不手动调整每个环境的超参数(包括网络大小、学习速率和TRPO设置)的情况下实现“解决”。这一挑战性目标要求算法能够在从简单手推车杆问题到包含17个受控关节与44个观察变量的人形机器人等广泛环境中有效运行。该项目取得了显著成果,在大多数AI Gym MuJoCo排行榜上名列前茅。
  • PythonOpenCV拼图小
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    本项目通过Python结合OpenCV库开发了一款趣味横生的拼图游戏,旨在提升编程技能和图像处理能力,适合对计算机视觉感兴趣的初学者探索。 基于OpenCV实现拼图版小游戏的示例代码如下: 1. 对图像进行分割,将其分成m*n个子图。 2. 打乱这些子图的顺序。 3. 将打乱后的子图重新组合成一幅新的图片并显示出来。 4. 添加鼠标点击响应功能,用户可以通过依次点击两张拼图块来交换它们的位置。 5. 每次进行位置交换后,检查当前图像是否已经恢复为原始状态。 以下是实现该功能的Python代码: ```python import cv2 as cv import numpy as np import random # 读取图片文件 src = cv.imread(D:\\CvPic\\1.jpg) print(src.shape) h, w, c = src.shape def split_image(img, rows=3, cols=4): height, width = img.shape[:2] tile_width = math.ceil(width / cols) tile_height = math.ceil(height / rows) tiles = [] for row in range(rows): for col in range(cols): x1 = col * tile_width y1 = row * tile_height x2 = min(x1 + tile_width, width) y2 = min(y1 + tile_height, height) # 提取子图并添加到列表中 tiles.append(img[y1:y2, x1:x2]) return tiles tiles = split_image(src) random.shuffle(tiles) # 打乱拼图块的顺序 # 将打乱后的拼图重新组合成一幅图片 recombined_img = np.concatenate([np.hstack(row) for row in np.array(tiles).reshape((rows, cols))], axis=0) cv.imshow(Puzzle, recombined_img) cv.waitKey(0) ``` 此代码实现了一个基础的图像分割、随机打乱和重新组合的过程,但完整的拼图游戏还需要添加鼠标事件处理逻辑来允许用户交互式地交换拼图块位置,并且需要一个函数来检查当前状态是否与原始图片一致。
  • Interactive Intelligent Agents Using OpenAI Gym
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    本研究利用OpenAI Gym平台开发交互式智能代理系统,旨在探索和优化智能体在复杂环境中的学习与决策能力。 EPUB格式的文件包含配套代码,并且压缩包内还有《Objective-C for Absolute Beginners, 3rd Edition》(PDF格式)以及《Programming in Objective-C, 6th Edition》(PDF及EPUB格式)。以下是您将学习的内容: - 探索智能代理和学习环境 - 理解强化学习(RL)和深度强化学习的基础知识 - 使用OpenAI Gym和PyTorch开始进行深度强化学习 - 发现并创建能够解决离散最优控制任务的深度Q学习代理 - 为现实世界问题设计自定义的学习环境 - 应用深层演员评论家代理在CARLA中实现自动驾驶汽车功能 - 利用最新的学习环境和算法,提升您的智能代理开发技能
  • PyBullet-Gym: 开源OpenAI Gym MuJoCo环境,适于强化学习研究平台
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    PyBullet-Gym是一款开源软件工具包,它基于PyBullet物理引擎实现了OpenAI Gym中的MuJoCo环境,为强化学习的研究和开发提供了便捷高效的实验平台。 PyBullet Gymperium是OpenAI Gym MuJoCo环境的一个开源实现版本,旨在与OpenAI Gym强化学习研究平台配合使用,以支持开放研究。 目前,OpenAI Gym是最广泛使用的开发和比较强化学习算法的工具包之一。然而,对于一些具有挑战性的连续控制环境来说,它需要用户安装MuJoCo——一个商业物理引擎,并且该引擎在超过30天后运行时需要许可证。这种商业限制阻碍了开放研究,尤其是在有其他合适物理引擎的情况下。 此存储库提供了一种免费的替代方案来实现原始的MuJoCo环境。通过使用Python包装器pybullet重新实现了这些环境,从而将它们无缝集成到OpenAI Gym框架中。为了展示新环境的功能性,已经配置了许多RL代理以在该环境中开箱即用。此外,每个环境都附带了经过预训练的代理以便于研究实施过程中的便捷访问和使用。
  • Python-TensorFlowAI操控Google Chrome恐龙
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    本项目利用Python与TensorFlow构建深度学习模型,使AI能够自动识别并操作经典Chrome恐龙跑酷游戏中的障碍物,展现智能算法在简单环境下的应用潜力。 用TensorFlow实现AI玩转Google Chrome的“恐龙跳跳”游戏。这段文字描述了利用TensorFlow框架开发一个能够自动操作Chrome浏览器中的经典小游戏“Dino Run(即‘恐龙跑’)的人工智能程序。该程序通过机器学习技术让虚拟角色在障碍物环境中自主跳跃和避开障碍,实现高分目标。
  • PythonPygame五子棋
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    本项目使用Python语言及Pygame库开发了一款经典的五子棋游戏,界面友好、操作便捷。适合编程爱好者学习参考。 本段落详细介绍了如何使用Python实现五子棋游戏,并特别讲解了pygame版本的五子棋。文中提供了详尽的示例代码供读者参考学习,对于对这一主题感兴趣的朋友们来说具有一定的参考价值。
  • PythonPython制作FlappyBird
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    本教程将指导大家使用Python语言开发经典的小游戏《Flappy Bird》,适合编程爱好者学习实践。 本项目是一个用Python开发的小游戏Flappy Bird。在这款游戏中,玩家需要尽可能长地维持小鸟的生命。小鸟会持续向前飞行,并遇到一系列高低不同的管道障碍物,这些管道限制了小鸟通过的高度范围。由于重力作用,小鸟会自动掉落到地面,因此玩家必须不断操作让小鸟进行跳跃(flap),以躲避管道和地面的碰撞。游戏分数根据小鸟成功穿越多少个管道来计算。如果小鸟撞到地面或任何管道,则它将死亡并结束游戏。 详细情况请参阅我的博客解析。
  • 数独JavaScript、CSSHTML
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    本项目通过JavaScript、CSS及HTML构建了一个互动性强的数独游戏页面,提供流畅的游戏体验与精美的视觉效果。 该项目提供了一个使用JavaScript、HTML 和 CSS 实现的数独游戏。它并未采用任何前端框架如 Backbone 或 Bootstrap 进行开发。每个游戏板都是通过伪随机生成的方式创建出来的。 该款游戏具备响应式设计,并且支持桌面键盘导航功能,当玩家的操作违反了数独规则时会立即得到反馈信息。 项目包含了一个使用 Grunt、Browserify 和 LESS 的构建系统。此外,应用程序还采用了 Mocha 和 Chai 进行测试(有关更多关于测试的信息,请参阅相应文档)。 对于本地运行安装: 1. 使用命令 `git clone https://github.com/shebson/sudoku.git` 克隆项目到本地。 2. 执行 `cd sudoku` 命令进入项目的文件夹中。 3. 运行 `npm install` 安装所需的依赖项。 构建和启动开发服务器可以通过执行以下步骤完成: 1. 在命令行输入并运行:`grunt server` 现在,您可以在浏览器中访问 http://localhost 来查看游戏。