Die besten environnement en grille-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte environnement en grille-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

environnement en grille

  • Eine Java-Bibliothek, die anpassbare Simulationsumgebungen für Jason-Multagentensysteme bietet und schnelles Prototyping sowie Testen ermöglicht.
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    Was ist JasonEnvironments?
    JasonEnvironments liefert eine Sammlung von Umweltmodulen, die speziell für das Jason-Multagentensystem entwickelt wurden. Jedes Modul verfügt über eine standardisierte Schnittstelle, sodass Agenten in Szenarien wie Verfolgung-Flucht, Ressourcensuche und kooperative Aufgaben Wahrnehmung, Handeln und Interaktion ermöglichen. Die Bibliothek lässt sich einfach in bestehende Jason-Projekte integrieren: Einfach die JAR-Datei einbinden, die gewünschte Umgebung in der Agentenarchitekturdatei konfigurieren und die Simulation starten. Entwickler können Parameter und Regeln auch erweitern oder anpassen, um die Umgebung an ihre Forschungs- oder Bildungsbedürfnisse anzupassen.
    JasonEnvironments Hauptfunktionen
    • Gitterwelt-Modul
    • Räuber-Beute / Verfolgung-Flucht Szenarien
    • Blocks-Welt Planungssystem
    • Ressourcensuche und Kooperationsaufgaben
    • Standardisierte Wahrnehmungs-Aktions-Schnittstelle
    • Konfigurierbare Parameter und Regeln
  • Eine RL-Umgebung, die mehrere kooperative und kompetitive Agentenminenarbeiter simuliert, die Ressourcen in einer rasterbasierten Welt für Multi-Agenten-Lernen sammeln.
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    Was ist Multi-Agent Miners?
    Multi-Agent Miners bietet eine Rasterwelt-Umgebung, in der mehrere autonome Miner-Agenten navigieren, graben und Ressourcen sammeln, während sie miteinander interagieren. Es unterstützt konfigurierbare Karten, Agentenzahlen und Belohnungsstrukturen, sodass Benutzer Wettbewerbs- oder Kooperationsszenarien erstellen können. Das Framework integriert sich mit beliebten RL-Bibliotheken über PettingZoo und bietet standardisierte APIs für Reset-, Schritt- und Rendering-Funktionen. Visualisierungsmodi und Logging-Unterstützung helfen, Verhaltensweisen und Ergebnisse zu analysieren, was es ideal für Forschung, Bildung und Algorithmus-Benchmarking in Multi-Agenten-Verstärkungslernen macht.
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