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Umfassende Pfadfindung-Lösungen

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

Pfadfindung

  • AgentSimulation

    AgentSimulation ist ein Python-Framework für die Echtzeit-Simulation von autonomen 2D-Agenten mit anpassbaren Steuerverhalten.
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    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

  • ePH-MAPF

    Effiziente priorisierte Heuristiken MAPF (ePH-MAPF) berechnet schnell kollisionsfreie Mehragentenpfade in komplexen Umgebungen mithilfe inkrementeller Suche und Heuristiken.
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    Was ist ePH-MAPF?
    ePH-MAPF bietet eine effiziente Pipeline zur Berechnung kollisionsfreier Pfade für Dutzende bis Hunderte von Agenten auf gitterbasierten Karten. Es nutzt priorisierte Heuristiken, inkrementelle Suchtechniken und anpassbare Kostenmetriken (Manhattan, euklidisch) zur Balance zwischen Geschwindigkeit und Lösungsqualität. Nutzer können zwischen verschiedenen Heuristikfunktionen wählen, die Bibliothek in Python-basierte Robotiksysteme integrieren und die Leistung in Standard-MAPF-Szenarien benchmarken. Der Code ist modular und gut dokumentiert, was Forschern und Entwicklern erlaubt, ihn für dynamische Hindernisse oder spezielle Umgebungen zu erweitern.
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