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Mjx：麻将 AI 研究框架 - IEEE CoG
摘要 — 许多游戏都充当了人工智能 (AI) 研究的试验台，以衡量其进展。麻将是一款极具挑战性的多智能体不完美信息游戏，玩家人数众多。然而，将麻将作为 AI 试验台的一个挑战是缺乏一个快速、易于使用且为人类玩家实现流行规则的公开框架。我们提出并描述了一个开源麻将框架 Mjx，它实现了最流行的麻将规则之一，即立直麻将 (日本麻将)。我们将 Mjx 的执行速度与现有的流行开源软件进行了比较，并证明它的性能提高了 100 倍。Mjx 可在 https://github.com/mjx-project/mjx 上获得。索引术语 — 麻将、强化学习、人工智能、多智能体、不完美信息博弈。
Mujoco Playground
在我们的SIM到运行研究中，我们使用了几种GPU硬件设置和拓扑，包括NVIDIA RTX 4090，A100和H100 GPU。在图6中，我们分解了leapcubereitient环境的训练性能，这些环境对一组固定的RL超参数组合的构造，表明MJX在消费者级和数据度假图形上都有效。我们看到，具有较高理论性能和较大拓扑的GPU可以将训练时间减少到诸如手机重新定位（包括手机重新定位）的训练时间3倍。我们将拓扑特定的超参数视为未来的工作（例如只要RL算法可以利用每个时期的数据增加），理想情况下应增加较大拓扑以最大程度地增加吞吐量的环境。在table 4，表7和表9中，在附录中，我们对所有环境的训练吞吐量
（Jurnal Ilmiah Perikanan Dan Kelautan）
遗传下降挑战了罗非鱼的增加。通过选择最佳父母和压力对来改善绩效的杂交工作是一个有前途的选择。这项研究的目的是评估黑罗非鱼，红色罗非鱼和莫桑比克罗非鱼的穿越，以与繁殖力，生长和生存的表现，并估计杂种的价值。实验设计使用了完全随机的设计，具有3种复制，而处理方法是不同的罗非鱼菌株。在土池塘中进行饲养活动150天，托管密度为10鱼/m2。观察到的参数包括卵子繁殖力，生长，生存和杂种价值。结果表明，越野黑罗非鱼的繁殖力和生长值明显高于其他杂种（p <0.05）。通过越过红色罗非鱼的纯菌株显示出最高的存活率。莫桑比克罗非鱼和黑罗非鱼的杂种（♀MJx x nw）对生长特征的中期杂种价值最高，但对特征，粪便，生物量和存活产生了负杂种。总体而言，黑色罗非鱼的杂交（♀BSX♂nw）的表现要好于近交菌株，所有特征的阳性中间杂种阳性。这些结果表明，杂交的潜力有可能用作通过选择的候选和绩效改善的候选者，尽管有抑郁症，而且十字架的优越性并不突出。