Umfassende estrutura de simulação-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von estrutura de simulação-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

estrutura de simulação

  • AgentSimulation ist ein Python-Framework für die Echtzeit-Simulation von autonomen 2D-Agenten mit anpassbaren Steuerverhalten.
    0
    0
    Was ist AgentSimulation?
    AgentSimulation ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die auf Pygame basiert, um mehrere autonome Agenten in einer 2D-Umgebung zu simulieren. Es ermöglicht Benutzern die Konfiguration von Agenteneigenschaften, Steuerverhalten (Seek, Flee, Wanderung), Kollisionsdetektion, Pfadsuche und interaktiven Regeln. Mit Echtzeit-Rendering und modularer Gestaltung unterstützt es schnelles Prototyping, Lehrsimulationen und kleinere Forschungen im Schwarmintelligenz- oder Multi-Agenten-Bereich.
    AgentSimulation Hauptfunktionen
    • Mehrere Steuerverhalten (Seek, Flee, Arrive, Wander)
    • Anpassbare Agentenattribute (Geschwindigkeit, Beschleunigung)
    • Hindernis- und Kollisionsvermeidung
    • Echtzeit-2D-Visualisierung mit Pygame
    • Modulare Umwelt- und Interaktionsregeln
  • Eine auf Unity ML-Agents basierende Umgebung zur Schulung kooperativer Multi-Agenten-Inspektionsaufgaben in anpassbaren 3D-virtuellen Szenarien.
    0
    0
    Was ist Multi-Agent Inspection Simulation?
    Multi-Agent Inspection Simulation bietet ein umfassendes Framework zur Simulation und Schulung mehrerer autonomer Agenten, die Inspektionsaufgaben in Unity 3D-Umgebungen kooperativ ausführen. Es integriert sich mit dem Unity ML-Agents-Toolkit und bietet konfigurierbare Szenen mit Inspektionszielen, anpassbaren Belohnungsfunktionen und Agentenverhaltensparametern. Forscher können benutzerdefinierte Umgebungen skripten, die Anzahl der Agenten definieren und Trainingspläne über Python-APIs festlegen. Das Paket unterstützt parallele Trainingssitzungen, TensorBoard-Logging und anpassbare Beobachtungen, einschließlich Raycasts, Kamerafeeds und Positionsdaten. Durch Anpassung der Hyperparameter und der Komplexität der Umgebung können Benutzer Verstärkungslern-Algorithmen anhand von Abdeckung, Effizienz und Koordinationsmetriken benchmarken. Der Open-Source-Code fördert die Erweiterung für Robotik-Prototypen, kooperative KI-Forschung und Bildungsdemonstrationen im Bereich Multi-Agenten-Systeme.
Ausgewählt