搭建微软我的世界人工智能malmo项目

本文详细介绍了如何搭建微软的MyWorld人工智能Malmo项目,包括下载安装、配置环境变量、设置游戏语言及MOD等内容,并提供了常见问题的解决方案。

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搭建微软我的世界人工智能malmo项目


建议:关闭360等杀毒软件,因为配置时会增添环境变量


步骤

1.到https://github.com/Microsoft/malmo下载对应你电脑系统的release版本
注意:不要直接下载压缩包,选择getting star中提供的链接

2.添加环境变量:你的下载目录地址到path

打开下载目录下的script文件夹,使用管理员身份(打开后自动提示使用管理员身份)运行window powershell打开malmo_install.ps1,并等待配置结束。


3.打开下载目录中的Minecraft文件夹,打开doc,输入如下代码


cd D:\games\Malmo-0.30.0-Windows-64bit\Minecraft (填入自己下载目录中的Minecraft文件夹)
.\launchClient.bat

等待配置结束,注意配置到95%时游戏就会打开,不用等待到100%


4.打开游戏后先进行语言设置——简体中文

可以查看百度经验——我的世界设定语言

http://jingyan.baidu.com/article/fdbd42771161bcb89e3f4890.html


5.并打开mod设置页面,转到malmo mod设置页面,设定port到10000并调整display到 display all diagnostic(博主自己10000端口被占用,如果你也有这样的问题请见于下面的常见问题及其解决办法。)



效果图


6.运行简单程序——animation_test.py ,效果图如下



(注意:这个程序是是不会自动停止的,要在powershell中按下“ctrl+c”,才会手动停止)


常见问题及其解决办法

1.有时文件下载速度,安装速度,运行速度比较慢

解决办法:重新打开运行文件

2.发现port 10000 被占用minecraft无法使用

解决办法:首先输入0,这时minecraft会自动匹配闲置port,使用pythonshell (或者其他编辑器)打开animation.py,更改如下代码


my_client_pool.add(MalmoPython.ClientInfo("127.0.0.1", 10000))
##将10000改为你电脑适用的端口编号
 agent_host.startMission( my_mission, my_client_pool, my_mission_record, 0, "missionEndTestExperiment" )
##因为port关系到开始任务的库函数


感谢gitter上各位耐心解答博主的问题。

附录

1.项目地址 https://github.com/Microsoft/malmo

<think>嗯,用户想了解Minecraft相关的AI应用或开发,特别是AI开发、模组和机器学习的结合。首先,我需要回顾一下Minecraft的模组生态,以及现有的AI项目。比如,我知道有Malmo项目,这是微软推出的一个用于AI研究的平台,允许在Minecraft环境中训练智能体。这可能是一个重要的点,需要提到。 接下来,用户提到了模组,可能需要介绍一些现有的AI相关模组,比如MineRL,或者是否有其他整合机器学习的模组。另外,用户可能想知道如何利用这些模组进行开发,例如使用Python或Java进行编程,或者如何将机器学习算法集成到Minecraft中。 还有,用户可能对具体的应用场景感兴趣,比如自动化建造、路径规划、资源收集等。需要举一些例子,说明AI在Minecraft中的实际应用。此外,可能还需要提到一些研究项目,比如强化学习在Minecraft中的应用,以及这些研究如何推动AI技术的发展。 另外,用户的问题中提到了“开发”,可能需要一些入门指导,比如推荐的工具、库或者教程。比如使用Malmo需要安装哪些软件,或者如何通过API与Minecraft交互。同时,可能还需要提到一些挑战,比如环境复杂性、实时决策需求等,以及如何克服这些挑战。 还要注意引用相关的资料,比如微软Malmo项目,MineRL比赛,以及相关的论文或文档。确保信息的准确性和可靠性,避免错误。可能还需要区分不同类型的AI应用,比如机器学习、深度学习、强化学习在Minecraft中的不同用途。 最后,用户可能需要一些资源链接或进一步阅读的建议,但根据系统指令,不能提供外部链接,但可以提及项目名称和相关关键词,方便用户自行搜索。同时,生成的相关问题需要与主题紧密相关,帮助用户深入探索。</think>### Minecraft AI开发与模组应用分析 #### 一、Minecraft AI开发核心方向 1. **AI智能体训练** - **微软Malmo平台**:通过API接口将Minecraft转化为强化学习实验环境,支持Python/Java开发。智能体可学习建筑规划、资源采集等任务[^1] - **MineRL竞赛**:要求AI在有限时间内获取钻石,推动样本高效强化学习算法发展 - **示例应用**: ```python # Malmo基础控制代码片段 agent.move("forward") if agent.observeBlock("diamond_ore"): agent.activateTool("diamond_pickaxe") ``` 2. **机器学习整合** - **NPC行为建模**:使用LSTM网络生成拟人化村民行为 - **地形生成优化**:GAN网络生成个性化生物群系 - **技术架构**: $$ \text{生成器}G(z) \rightarrow \text{地形区块} \xrightarrow{\text{判别器}D} \text{真实性评估} $$ #### 二、典型AI模组解析 | 模组名称 | 技术特征 | 应用场景 | |----------------|-----------------------------|-----------------------| | Cobblemon AI | 基于行为树的宝可梦自主决策 | NPC对战系统开发 | | Computercraft | Lua脚本控制机器人 | 自动化红石电路编程 | | MineColonies | 遗传算法优化殖民地布局 | 城镇规划模拟 | #### 三、开发实践路径 1. **环境搭建** - 安装Forge/Fabric模组加载器 - 配置Malmo Python环境: ```bash conda create -n malmo python=3.7 pip install malmo ``` 2. **关键开发步骤** - 定义状态空间:$S = \{位置, 背包物品, 生物状态\}$ - 设计奖励函数:$R(s,a) = \alpha \cdot 资源增量 + \beta \cdot 生存时间$ - 选择算法框架:DQN/PPO/A3C 3. **性能优化方向** - 异步环境交互加速训练 - Curriculum Learning渐进式任务设计 - 分布式多智能体协同
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