flappy bird 北邮双创课作业 含基础内容和所有扩展 实验一至实验六

[PYTORCH]玩Flappy Bird的深度Q学习 介绍 这是我的python源代码，用于训练代理玩飞扬的小鸟。 可以将其视为强化学习应用程序的一个非常基本的示例。 结果 如何使用我的代码 使用我的代码，您可以： 通过运行python train.py从头开始训练模型 通过运行python test.py测试您训练有素的模型 训练有素的模特 您可以在trained_models / flappy_bird中找到我训练有素的模型 要求 python 3.6 pygame cv2 火炬 麻木

https://blog.csdn.net/cb269267/article/details/20214107 按照此博主操作分解出来的方法，如果需要可以去原博客自行操作，也可以直接下载本资源

蓬松的鸟 概述 基于Java基础类库编写的Flappy Bird桌面平台版。 完全原始版所有功能，相较原始版加入了移动型水管，优化了微小梯度。 基于本项目集成了亚马逊的Deep Java Library（DJL），可以使用强化学习（DQN）训练Flappy Bird 怎么玩 通过java -jar FlappyBird.jar运行 运行源码中的App:main方法 游戏使用空格键操作。 每局游戏随机刷新所有元素，小鸟受到重力作用会不断下坠，敲击空格键使小鸟振翅向上飞，游戏过程中需要玩家控制小鸟不断飞行，并注意躲避随机生成的水管，每飞过一对水管就会发生，飞行过程中如果撞到水管或掉落在地则游戏结束。 预览 游戏准备就绪 游戏开始 游戏结束 笔记 文本编码格式为UTF-8，如果注释出现乱码请修改编译器的文本编码格式 sun包在不同操作系统和不同版本的JDK中可能发生变化，因此无法确保工作在所有

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。 它基于的 。 当前，环境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。 将来，我还打算实现一个环境版本，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 像在其他gym环境中一样，使用flappy-bird-gym非常容易。 只需导入包并使用make函数创建环境。 看下面的示例代码： import time import flappy_bird_gym env = flappy_bird_gym.make("FlappyBird-v0") obs = env.reset() while

本山寨版flappy bird是完全基于flash8加as2.0制作，相关方面并没有很完美。采用面向对象。不过第一次写很不成熟。想入门的参考一下吧

该AI程序实现了多个AI代理来播放Flappy Bird。该计划应用强化学习技术，包括SARSA，Q学习和函数逼近。经过10,000次迭代的训练后，特工经常获得1400+的高分，最高游戏得分2069 该项目需要以下框架： Pygame：https：//www.pygame.org PyGame学习环境：https：//github.com/ntasfi/PyGame-Learning-Environment OpenAI体育馆：https ://gym.openai.com Gy-ple：https : //github.com/lusob/gym-ple PyTorch：https：//pytorch.org OpenCV：https：//opencv.org

用java写的一个比较简单的Flappy Bird小游戏，参考参考！

微信小程序游戏，经典flappy bird像素鸟小游戏小程序版flappy-mokou-master.zip

王者归来-单兴华校长CTO-之scratch小游戏库源码-Flappy Bird!