Flocking Multi-Agent ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Flokking-Verhaltensweisen von Craig Reynolds – Ausrichtung, Kohäsion, Trennung – sowie die Hindernisvermeidung umsetzt. Es bietet Echtzeitvisualisierung mit Pygame, konfigurierbare Agentenparameter und unterstützt die Simulation großer Schwärme. Entwickler und Forscher können Verhaltensweisen anpassen, mit Robotikplattformen integrieren und emergente Gruppendynamiken für Simulationen und Bildungszwecke analysieren.
Flocking Multi-Agent ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Flokking-Verhaltensweisen von Craig Reynolds – Ausrichtung, Kohäsion, Trennung – sowie die Hindernisvermeidung umsetzt. Es bietet Echtzeitvisualisierung mit Pygame, konfigurierbare Agentenparameter und unterstützt die Simulation großer Schwärme. Entwickler und Forscher können Verhaltensweisen anpassen, mit Robotikplattformen integrieren und emergente Gruppendynamiken für Simulationen und Bildungszwecke analysieren.
Flocking Multi-Agent bietet eine modulare Bibliothek zur Simulation autonomen Agenten, die Schwarmintelligenz zeigen. Sie kodiert Kernsteuerungsverhalten – Kohäsion, Trennung und Ausrichtung – sowie Hindernisvermeidung und dynamische Zielverfolgung. Mit Python und Pygame für Visualisierung erlaubt das Framework die Anpassung von Parametern wie Nachbarschaftsradius, Höchstgeschwindigkeit und Wendekraft. Es unterstützt Erweiterungen durch benutzerdefinierte Verhaltensfunktionen und Integrationsschnittstellen für Robotik oder Spiel-Engines. Ideal für Experimente in KI, Robotik, Spieldesign und akademischer Forschung zeigt es, wie einfache lokale Regeln zu komplexen globalen Formationen führen.
Wer wird Flocking Multi-Agent verwenden?
KI-Forscher, die Schwarmintelligenz untersuchen
Roboteringenieure, die Gruppenerverarbeiten prototypisieren
Spieleentwickler, die NPC-Schwärme erstellen
Studenten, die Multi-Agenten-Systeme erlernen
Lehrkräfte, die emergentes Verhalten demonstrieren
Wie verwendet man Flocking Multi-Agent?
Schritt 1: Repository von GitHub klonen
Schritt 2: Abhängigkeiten mit pip (pygame, numpy) installieren
Schritt 3: Agentenparameter in config.py konfigurieren
Schritt 4: main.py ausführen, um die Simulation zu starten
Schritt 5: Verhaltensgewichte anpassen und Ergebnisse visualisieren
Plattform
mac
windows
linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Flocking Multi-Agent
Die Hauptfunktionen
Implementierung von Ausrichtung, Kohäsion und Trennung
Ein Open-Source-Framework, das autonome LLM-Agenten mit retrieval-augmented Generierung, Unterstützung für Vektordatenbanken, Tool-Integration und anpassbaren Arbeitsabläufen ermöglicht.
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