monopoly-with-NEAT:垄断的基本游戏，具有针对AI玩家的优化神经网络

与NEAT垄断 主意 棋盘游戏《大富翁》的一种版本，用Python编写，在此游戏中，任何数量的人类和/或计算机控制的玩家都将对战，直到确定获胜者为止。 在开发阶段，通过神经网络对计算机控制的播放器进行培训。 粗略的项目计划 创建游戏的简化版本，并在终端中将其显示为文本。 设计不同的神经网络，并尝试哪一个导致期望的成功，即计算机在游戏中做出最佳决策 在游戏过程中实施训练有素的网络 可能的举动 掷骰子并移动轮到其的玩家的棋子 如果新字段是可购买字段，则进行检查以查看它是否已经属于任何玩家。 如果是这样，则玩家向拥有该场地的玩家支付租金。 如果该字段尚未归玩家所有，则该玩家可以购买该字段;如果他决定反对，则会在所有其他玩家之间进行拍卖，其中出价最高的玩家将以该价格获得该字段的投标。 支付租金/拍卖后，轮到该玩家的玩家可以在自己拥有的街道上建造房屋，从而在其他玩家轮流进入田野时增加租金收入。