#游戏环境
playground - 基于炸弹人的多智能体AI研究平台
Github开源项目机器学习AI研究Pommerman多智能体学习游戏环境
Playground是基于炸弹人游戏的AI研究平台,为多智能体学习提供标准化环境。平台设有自由对战、团队对战和团队通讯对战三种模式,用于测试AI代理的规划、战术和合作能力。研究人员可通过Docker提交训练的代理参与全球比赛,促进多智能体和通信研究发展。项目得到多位AI专家支持,并鼓励社区贡献。
arena - 多样化强化学习环境平台,支持多种游戏和学习模式
Github开源项目强化学习对抗学习AI训练游戏环境DIAMBRA Arena
DIAMBRA Arena是一个开源的强化学习环境平台,集成了多款经典街机格斗游戏。它提供符合OpenAI Gym/Gymnasium标准的Python接口,支持单人和双人模式,适用于多种强化学习研究场景。该平台兼容主流操作系统,安装简便,并配有详细文档和示例。用户注册后可免费使用,还能参与在线竞赛。
GoBigger - 基于Agar规则的多智能体决策模拟环境
Github开源项目强化学习多智能体游戏环境GoBigger合作竞争
GoBigger是一个基于Agar游戏规则的多智能体决策模拟环境。该环境支持多队伍、多智能体的合作竞争策略研究,具有可扩展性、复杂的观察空间和丰富的动作空间。GoBigger模拟了团队合作和小范围内的激烈竞争,为游戏AI开发和多智能体系统研究提供了实验平台。