PWhiddy/PokemonRedExperiments

何を解決するか

このプロジェクトは、強化学習（RL）エージェントが『ポケットモンスター赤』をプレイするためのフレームワークとスクリプトを提供します。AIがゲーム世界をナビゲートし、ストーリーを進行する様子を観察できるようにします。

動作方法

このプロジェクトは、Stable Baselines 3 を通じた強化学習エージェントと PyBoy エミュレータを使用してゲームと対話します。オリジナルのベースラインと、より高速に学習し、メモリ使用量を抑え、座標ベースの探索報酬を使用して、セレビィシティなど遠くの場所に到達しやすくなる「V2」バージョンのトレーニングスクリプトの2種類を含んでいます。

対象ユーザー

強化学習、ゲームAI、および複雑なタイルベース環境へのRLの応用に興味を持つ研究者や愛好家。

特徴

• 事前学習済みモデル: 事前学習済みモデルをインタラクティブに実行し、AIの動作を実際に確認できます。
• トレーニングブロードキャスト: エージェントのトレーニング進捗を共有されたグローバルゲームマップにストリーミングするためのラッパーを提供します。
• V2の改善点: トレーニング効率と到達距離を向上させる座標ベースの探索報酬システム。
• 可視化: TensorBoard、Weights & Biases、静的マップ可視化を用いた進捗追跡ツールが利用可能。