Mjx:一款高性能的日本麻将模拟器
2024-09-20 18:05:37作者:魏侃纯Zoe
项目介绍
Mjx 是一款专为日本麻将(立直麻将)设计的模拟器,旨在为麻将 AI 的开发和评估提供一个高效、精确且易于扩展的平台。Mjx 不仅能够作为游戏服务器运行,还具备与 Tenhou 完全兼容的特性,确保了游戏规则和结果的准确性。此外,Mjx 提供了类似 Gym 的 API,使得开发者可以轻松地进行大规模的强化学习和评估。
项目技术分析
Mjx 的核心技术优势在于其高性能和精确性。相比传统的麻将模拟器 Mjai,Mjx 的速度提升了 100 倍,这得益于其优化的算法和高效的实现。Mjx 还支持 gRPC,使得分布式计算变得简单,适合大规模的强化学习任务。此外,Mjx 提供了与 Mjai 兼容的接口,方便已有项目的迁移和扩展。
项目及技术应用场景
Mjx 的应用场景非常广泛,特别适合以下领域:
- 麻将 AI 开发:Mjx 提供了丰富的 API 和高效的模拟环境,是开发和测试麻将 AI 的理想选择。
- 强化学习研究:Mjx 的分布式计算能力和 Gym 风格的 API 使其成为大规模强化学习研究的强大工具。
- 游戏规则验证:Mjx 与 Tenhou 完全兼容,可以用于验证和测试麻将游戏的规则和逻辑。
项目特点
Mjx 的主要特点包括:
- 高性能:比传统模拟器 Mjai 快 100 倍,适合大规模的模拟和评估任务。
- 完全兼容 Tenhou:经过大量 Tenhou 游戏日志的验证,确保规则和结果的准确性。
- Gym-like API:提供类似 Gym 的 API,方便强化学习模型的开发和测试。
- 分布式计算支持:通过 gRPC 实现分布式计算,适合大规模的强化学习和评估。
- Mjai 兼容:提供与 Mjai 兼容的接口,方便已有项目的迁移和扩展。
- 美观的可视化:提供美观的游戏可视化界面,方便观察和分析游戏过程。
快速开始
你可以通过 Google Colab 快速体验 Mjx:
安装
Mjx 支持 Python3.7
及以上版本,目前支持 Linux
和 macOS Intel
(10.15 或更高版本)。你可以通过 pip 安装 Mjx:
$ pip install mjx
示例代码
以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用 Mjx 进行游戏模拟:
import mjx
from mjx.agents import RandomAgent
agent = RandomAgent()
env = mjx.MjxEnv()
obs_dict = env.reset()
while not env.done():
actions = {player_id: agent.act(obs) for player_id, obs in obs_dict.items()}
obs_dict = env.step(actions)
returns = env.rewards()
服务器使用
Mjx 支持通过 gRPC 进行分布式计算,以下是一个简单的服务器和客户端示例:
服务器 | 客户端 |
---|---|
|
|
注意事项
Mjx 目前仍在积极开发中,API 可能会在 v1.0 之前发生变化。特别是以下几个方面:
env.rewards(reward_type)
和env.done(done_type)
的默认行为- Protobuf 模式
- 特征提取 API(目前由
Observation.to_features()
提供)
如何开发
我们建议在容器中开发 Mjx,最简单的方法是通过 VsCode 打开此仓库。如果你有任何问题,欢迎联系 @sotetsuk。
引用
如果你在研究中使用了 Mjx,请引用以下文献:
@INPROCEEDINGS{mjx2022,
author={Koyamada, Sotetsu and Habara, Keigo and Goto, Nao and Okano, Shinri and Nishimori, Soichiro and Ishii, Shin},
booktitle={2022 IEEE Conference on Games (CoG)},
title={Mjx: A framework for Mahjong AI research},
year={2022},
volume={},
number={},
pages={504-507},
doi={10.1109/CoG51982.2022.9893712}}
许可证
Mjx 采用 MIT 许可证。
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