Друзья,
В прошлом году внимание хабраобщественности привлёк проект Mario Competition. Был опубликован и обсуждён победитель. И даже были участники с хабра. Соревнование оказалось успешным и интересным и в этом году его проапгрейдили до чемпионата с тремя подсекциями www.marioai.org:
GamePlay — напоминает оригинальный Mario Competition 2009, требуется написать контроллер/агент, который лучше всех пробежит, соберёт деньги, и очистит от бегающих грибов и уток фиксированное количество уровней, Learning — даётся 1000 итераций на тренировку на определёном уровне, после чего на 1001 Агент оценивается. LevelGeneration track предполагает создание наиболее увлекательных уровней. Первые две секции, GamePlay и Learning, используют усовершенствованную и проапгрейженную версию Mario AI Benchmark на основе Java трибьюта к Super Mario Bros, которая теперь позволяет также оценивать агентов, написанных на Python.
В генераторе уровней появились новые фишки: скрытые блоки, более сложные и разнообразные уровни, иногда специально «непроходимые», где агенту необходимо будет догадаться, что надо сделать, чтобы извлечь максимальное количество очков из уровня;
UPD:
Инструкция, как начать, предельно проста:
1. Загрузите Mario AI Benchmark source package и распакуйте его.
2. java ch.idsia.scenarios.Main
позволит поиграть самостоятельно;
3. java ch.idsia.scenarios.Main -ag ch.idsia.ai.agents.ai.ForwardAgent
запустить одного из агентов «из коробки»
4. java ch.idsia.scenarios.Main -ag ch.idsia.ai.agents.ai.ForwardJumpingAgent -ld 1 -ls 42 -ll 256 -lt 1 & java ch.idsia.scenarios.Main -ag ch.idsia.ai.agents.ai.ForwardAgent -vlx 330 -ld 1 -ls 42 -ll 256 -lt 1 & java ch.idsia.scenarios.Main -ag ch.idsia.ai.agents.ai.ScaredAgent -vlx 330 -vly 290 -ld 1 -ls 42 -ll 256 -lt 1 & java ch.idsia.scenarios.Main -vlx 0 -vly 290 -ld 1 -ls 42 -ll 256 -lt 1
позволит сыграть с трем разными агентами вместе;
Детали
Проводится На трёх конференциях: EvoStar, CIG, WCCI
Вся информация на английском, однако, если количество страждущих превысит определённый порог, основные моменты освещу на русском;
сайт: www.marioai.org
гугл-группа: groups.google.com/group/mariocompetition
исходный код: code.google.com/p/marioai

GamePlay — напоминает оригинальный Mario Competition 2009, требуется написать контроллер/агент, который лучше всех пробежит, соберёт деньги, и очистит от бегающих грибов и уток фиксированное количество уровней, Learning — даётся 1000 итераций на тренировку на определёном уровне, после чего на 1001 Агент оценивается. LevelGeneration track предполагает создание наиболее увлекательных уровней. Первые две секции, GamePlay и Learning, используют усовершенствованную и проапгрейженную версию Mario AI Benchmark на основе Java трибьюта к Super Mario Bros, которая теперь позволяет также оценивать агентов, написанных на Python.
В генераторе уровней появились новые фишки: скрытые блоки, более сложные и разнообразные уровни, иногда специально «непроходимые», где агенту необходимо будет догадаться, что надо сделать, чтобы извлечь максимальное количество очков из уровня;
UPD:
Инструкция, как начать, предельно проста:
1. Загрузите Mario AI Benchmark source package и распакуйте его.
2. java ch.idsia.scenarios.Main
позволит поиграть самостоятельно;
3. java ch.idsia.scenarios.Main -ag ch.idsia.ai.agents.ai.ForwardAgent
запустить одного из агентов «из коробки»
4. java ch.idsia.scenarios.Main -ag ch.idsia.ai.agents.ai.ForwardJumpingAgent -ld 1 -ls 42 -ll 256 -lt 1 & java ch.idsia.scenarios.Main -ag ch.idsia.ai.agents.ai.ForwardAgent -vlx 330 -ld 1 -ls 42 -ll 256 -lt 1 & java ch.idsia.scenarios.Main -ag ch.idsia.ai.agents.ai.ScaredAgent -vlx 330 -vly 290 -ld 1 -ls 42 -ll 256 -lt 1 & java ch.idsia.scenarios.Main -vlx 0 -vly 290 -ld 1 -ls 42 -ll 256 -lt 1
позволит сыграть с трем разными агентами вместе;
Детали
Проводится На трёх конференциях: EvoStar, CIG, WCCI
Вся информация на английском, однако, если количество страждущих превысит определённый порог, основные моменты освещу на русском;
сайт: www.marioai.org
гугл-группа: groups.google.com/group/mariocompetition
исходный код: code.google.com/p/marioai