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I'm live on #Twitch! twitch.tv/arye719 Gonna be working on Mr. Smuff's Technical Academy as a #CodinGame playground
About to go live on twitch.tv/arye719! Going to do some #CodinGame Clash of Code, puzzles, and playgrounds! Make sure to follow me if you enjoy the shenanigans, it's much appreciated! #Python #Coding
Malgré tout ça… ❌ Je suis resté bloqué en Argent. Une IA gloutonne, même ultra raffinée, finit par plafonner. Sans MCTS ni simulation multi-tours, on manque de projection. Mais j’ai adoré le défi 💪 #CodinGame #AIDev
🪖 Mon bot évitait les alignements verticaux d’agents. ➖ Pénalité forte si trop proches (risque de bombe) ➕ Bonus pour la dispersion : meilleure couverture tirs croisés moins de pertes en groupe L’escouade restait en formation. #CodinGame
🎯 Tirer ? Pas automatique. Mon bot tirait uniquement si : La cible pouvait être éliminée Elle était proche ou mouillée Elle était dans la portée optimale Sinon, pas de gaspillage de tir. #IA #CodinGame
💣 Les bombes n’étaient jamais lancées au hasard. Pour chaque allié équipé : Simulation de toutes les cases ciblables Score selon ennemis touchés, wetness, regroupement, proximité du front Aucune bombe si un allié risquait d’être touché #CodinGame
☠️ Je générais un dangerSet = cases dans la portée optimale des ennemis. ➖ Ces cases étaient fortement pénalisées dans le score de déplacement. ✅ Bonus si la case offrait une bonne couverture. #CodinGame #GameAI
📊 Mon bot évaluait la situation globale : ✅ Ratio de force = alliés / ennemis → En déduisait : Posture agressive si en surnombre Défensive si en infériorité Ce choix influençait tir, déplacement, bombes. #CodinGame
🧵 Je n’ai pas dépassé la ligue Argent au #CodinGame Summer Challenge 2025 😅 Pourtant, j’ai codé un bot glouton avec une logique décisionnelle ultra poussée. Voici comment il fonctionnait, étape par étape 👇 #IA #GameDev
Silver League, here I come! codingame.com/contests/summe…
Mon bot CodinGame utilisait une stratégie gloutonne dopée : 🧠 Contrôle de territoire 🎯 Analyse du danger 🧨 Bombes contextuelles 🪖 Dispersion d’agents 📊 Ajustement attaque/défense selon le rapport de force Complexe sur le papier… mais bloqué en Argent 😅 #CodinGame
⚡️Quasa x CodinGame integration officially launched 💫Level up your coding with games, puzzles, and challenges. 🔥Visit CodinGame and get 3 QUA: quasa.io/projects/codin… Read more about what this project is in our article🔍: quasa.io/media/learn-to… #CodinGame #QUA…
Learn to Code Through Games with Codingame quasa.io/media/learn-to… #Codingame
[最終結果] CodinGame Summer Challenge 2025（~7/28） #CodinGame 🥇 bowwowforeach 🏆 🥈 blasterpoard 🥉 zasmu 3839位 yuricat2 3859人参加 codingame.com/contests/summe…
![kohto_ai's tweet image. [最終結果] CodinGame Summer Challenge 2025（~7/28）
#CodinGame
🥇 bowwowforeach 🏆
🥈 blasterpoard
🥉 zasmu
3839位 yuricat2
3859人参加 codingame.com/contests/summe…](https://pbs.twimg.com/media/Gw_u9-lbUAA_Nxd.jpg)
66位で確定．#CodinGame #SC2025 ・Agentの手は5方向移動+最大ダメージの攻撃の5種とする(Agentが少なければ候補を増やす) ・チームの手はAgentの手の直積とする ・3on3以下の場合はDUCT(プレイアウトではなく評価関数) ・3on3を超える場合は200種を候補とし，敵をルールベースの固定手にして2手読み
#CodinGame 盤面評価がとても難しかったです。 相手のボムがあるときは味方同士を近づけないようにするとか、ボムを避けられないような場所に投げるとか。 ミニマックス探索はthunder本を復習しました。 処理時間が厳しくて1手先すら読めずでした。
#CodinGame やったこと - Legend到達後 - (貪欲法を強くしたあとで、)自分と相手の各エージェントの上位の候補手を幅細めのビームサーチで構築、自分の候補手と相手の候補手を使って自分の行動をミニマックス探索で決定 - エージェントの数が少なくなったらビーム幅大きくする
Something went wrong.
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