Skip to main content

🏆 tttarena

PyPI version Colab Kaggle Competition

Детерминированный, пошаговый движок для симуляции игры в Тетрис с уникальными механиками. Проект предназначен для разработки ИИ-ботов, балансирующих между набором очков и минимизацией отклонения от динамически изменяющейся "целевой кривой".


🎯 Цель

Разработка алгоритма, который на фиксированной последовательности из 100,000 фигур достигнет наилучшего Итогового Результата (Final Score). Результат вычисляется как среднее гармоническое двух показателей:

  1. Классический Счет (Game Score): Очки за очистку линий.
  2. Точность Аппроксимации (Approximation Precision): Мера соответствия профиля высот поля "целевой кривой".

Итоговая метрика чувствительна к дисбалансу. Оптимальный результат достигается при сбалансированной производительности.


🚀 Руководство по участию

  1. Клонирование репозитория: Получите исходный код движка и примеры ботов.
  2. Разработка бота: Создайте класс бота, наследующий от BaseBot и реализующий choose_move().
  3. Локальное тестирование: Используйте симулятор для запуска игр, анализа логов и визуализации.
  4. Генерация лога решения: Запустите симуляцию на актуальном seed для создания my_best_run.json.
  5. Отправка решения: Загрузите my_best_run.json в систему соревнований.

🔧 Ключевые Механики

  • Детерминизм: При одинаковом seed последовательность фигур идентична, обеспечивая воспроизводимость.
  • Целевая кривая: Генерируется фиксированно вначале каждого раунда
  • Система Оценки:
    • Game Score (S): Очки за очищенные линии.
    • Approximation Error (P): Ошибка (MSE) между высотами поля и целевой кривой. P — сумма всех ошибок за игру.
    • Final Score: Final Score = 2 / (1/S_norm + 1/P_norm). Среднее гармоническое нормализованных показателей.

✨ Быстрый старт

  1. Установка с PyPI:

    pip install tttarena
    
  2. Запустите симуляцию с базовым ботом:

    python main.py --seed 42
    python main.py --seed 42 --render [cli/pygame]
    
  3. Изучите результат: Лог игры будет в run_logs/. Верифицируйте его:

    python tttarena/verify.py run_logs/my_best_run.json
    
  4. Разработка бота: Создайте tttarena/bots/my_bot.py для собственного алгоритма (смотри бейзлайн на колабе)

📊 Визуализация и Кастомизация

Проект предоставляет гибкие возможности визуализации. Выберите встроенный или создайте свой.

Для запуска симуляции с визуализацией используйте флаг --render:

poetry run python main.py --seed 123 --render <имя_визуализатора>

Встроенные визуализаторы:

  • cli: Консольная текстовая визуализация.
  • pygame: Графическая визуализация с Pygame.

Добавление собственных визуализаторов:

git clone https://github.com/your-org/tttarena.git 
cd tttarena
poetry install
  1. Создайте your_visualizer_name.py в tttarena/simulator/visualizers/.
  2. Определите класс, наследующий от BaseVisualizer и реализующий его абстрактные методы.
  3. Добавьте информацию о вашем визуализаторе в VISUALIZERS в main.py.

Metadata

Release files for tttarena 0.1.2

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for tttarena 0.1.2
File Size Uploaded Provenance
tttarena-0.1.2.tar.gz 18.9 kB Without provenance Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for tttarena 0.1.2
File Interpreter ABI Platform
tttarena-0.1.2-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 43.8 kB

Release files / tttarena-0.1.2.tar.gz

Download URL tttarena-0.1.2.tar.gz
Size 18.9 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
cc254f988467a96c31676807201c3cb69230c5e152778a2d555736eaa54cdeca
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
9f97757fd40313d3575c4140e51822c155e7a3a8db570e9cd35ec3198afcbdd7
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via poetry/2.1.4 CPython/3.13.5 Darwin/24.6.0

Release files / tttarena-0.1.2-py3-none-any.whl

Download URL tttarena-0.1.2-py3-none-any.whl
Size 24.9 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
d43974f5cf506596af361e100ba4b30b4a735158329dbd7cca10ed9021109e0a
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
13c240a27f843fe201e148e8e8d152d65a2f9a9d430eec566c90801e17b43c42
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via poetry/2.1.4 CPython/3.13.5 Darwin/24.6.0

Security for tttarena 0.1.2

Provenance

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

No provenance found

None of the files in this release were uploaded with provenance metadata.

A note on package security

PyPI is a repository for distributing packages, not a service for auditing them. While third-party security researchers and our staff do their best to detect and remove malicious packages, PyPI cannot guarantee the quality, security or suitability of any given package.

Release history Release notifications | RSS feed

This release

0.1.2 This release

2 release files No provenance

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page