文件名称：HogRider:马尔摩挑战赛
文件大小：15.8MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-05 08:47:18
Python
HogRider-马尔默协作AI挑战赛2017 Team member: Xiong, Yanhai, Zhao, Mengchen and Chen, Haipeng AMI Research Group, Nanyang Technological University 如何运行HogRider代理 在此文件夹中下载“ .py”文件，并将其放入默认的ai_challenge / pig_chase文件夹中。 使用命令“ python pig_chase_eval_HogRider.py”运行HogRider VS ChallengeAgent。 请注意，有必要在“ pig_chase_eval_HogRider.py”中为HogRider指定PigChaseSymbolicStateBuilder。 结果可以在“ pig_chase_HogRider.jso
【文件预览】：
HogRider-master
----HogRiderQ.py(38KB)
----common.py(3KB)
----agent.py(21KB)
----HogRider_overview.png(32KB)
----evaluation.py(5KB)
----pig_chase_eval_HogRider.py(2KB)
----HogRider.png(239KB)
----initQ_new.py(4KB)
----initQ_rdn.py(3KB)
----pig_chase.xml(8KB)
----README.md(2KB)
----astarnewEXPL4EP3000.txt(1.89MB)
----HogRider.mp4(18.76MB)
----HogRiderQAgent_test.py(34KB)
----HogRiderAgent.py(35KB)
----rdnEXPL4EP3000.txt(1.89MB)
----HogRiderQAgent_ln.py(30KB)
----environment.py(11KB)