【源码】基于keras框架的Flappy Bird游戏AI实现

项目简介

本项目基于强化学习中的DQN（Deep Q Network）算法，借助Keras框架达成了机器自动学习玩Flappy Bird游戏的流程。项目主要涵盖两部分内容，分别是Flappy Bird游戏实现以及DQN理论与实现。

项目的主要特性和功能

• 游戏实现：运用pygame库完成Flappy Bird游戏，包含游戏初始化、渲染、碰撞检测等逻辑。
• DQN实现：利用Keras框架训练模型，实现基于DQN的强化学习算法，以控制小鸟穿越管道。
• 模型训练：依据游戏反馈持续训练模型，让其能够自主控制小鸟完成游戏任务。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已经安装Python、pygame、Keras等必要的库。
2. 运行游戏：运行game.py文件，启动游戏并查看模型表现。
3. 模型训练：运行model.py文件，开始训练模型。模型训练所需时间取决于训练参数和硬件配置。
4. 模型评估：在训练期间，可通过观察最佳分数和当前训练步骤数评估模型性能。

注意事项

• 计算资源：模型训练可能耗费较长时间且需要较大计算资源，请保证硬件和配置满足要求。
• 模型稳定性：模型训练过程中可能出现不收敛或不稳定情况，需调整训练参数或模型结构。
• 模型效果：受强化学习算法特性影响，模型效果可能因训练策略、参数设置等因素存在差异。

通过本项目，可了解基于DQN的强化学习算法在Flappy Bird游戏中的应用，还能尝试调整训练参数和模型结构来优化模型性能。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】