Die besten 隨機模型-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 隨機模型-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

隨機模型

  • RinSim ist ein Java-basiertes diskretes Ereignis-Mehr-Agenten-Simulationsframework zur Bewertung dynamischer Fahrzeugsteuerung, Mitfahrgelegenheiten und Logistikstrategien.
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    Was ist RinSim?
    RinSim bietet eine modulare Simulationsumgebung, die sich auf die Modellierung dynamischer Logistikszenarien mit mehreren autonomen Agenten konzentriert. Benutzer können Straßennetze über Graphstrukturen definieren, Flotten von Fahrzeugen einschließlich Elektrofahrzeugen mit Batteriebeschränkungen konfigurieren und stochastische Ankunftszeiten für Abhol- und Lieferaufträge simulieren. Die diskrete Ereignisarchitektur gewährleistet präzises Timing und Ereignismanagement, während integrierte Routing-Algorithmen und anpassbare Agentenverhaltensweisen umfassende Experimente ermöglichen. RinSim unterstützt Output-Metriken wie Reisezeit, Energieverbrauch und Servicelevel sowie Visualisierungsmodule für Echtzeit- und Nachanalysen. Das erweiterbare Design ermöglicht die Integration benutzerdefinierter Algorithmen, die Skalierung auf große Flotten und reproduzierbare Forschungsworkflows, die für die Optimierung von Mobilitätsstrategien in Wissenschaft und Industrie unerlässlich sind.
    RinSim Hauptfunktionen
    • Diskrete-Ereignis-Mehr-Agenten-Simulation-Engine
    • Modellierung von dynamischer Fahrzeugsteuerung und Abholung/Lieferung
    • Unterstützung für Batteriebeschränkungen und Ladeeinrichtungen bei Elektrofahrzeugen
    • Integrierte Graph-basierte Verwaltung des Straßennetzes
    • Anpassbare Agentenverhaltensweisen und Routing-Algorithmen
    • Echtzeit- und Nachsimulation-Visualisierung
    • Erweiterbare Plugin-Architektur für benutzerdefinierte Module
    RinSim Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Beschränkt auf die Java-Plattform und erfordert Programmierkenntnisse
    Keine Informationen zu kommerziellem Support oder Preisen über den kostenlosen Zugriff hinaus
    Keine mobile oder Web-App-Präsenz
    Kein vollständig autonomer KI-Agent, sondern ein Simulationsrahmen

    Vorteile

    Open Source mit aktivem GitHub-Repository
    Unterstützt dezentralisierte und zentralisierte Algorithmen für verschiedene Logistikprobleme
    Modular und konfigurierbar mit starkem Schwerpunkt auf wissenschaftlicher Genauigkeit und Qualität
    Unterstützt verteiltes Rechnen für große faktoriellen Experimente
    Gut dokumentiert und getestet
  • Eine Multi-Agenten-Verstärkungslern-Umgebung, die Staubsaugroboter simuliert, die zusammenarbeiten, um dynamische rasterbasierte Szenarien zu navigieren und zu reinigen.
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    Was ist VacuumWorld?
    VacuumWorld ist eine Open-Source-Simulationsplattform, die die Entwicklung und Bewertung von Multi-Agenten-Verstärkungslernalgorithmen erleichtert. Es bietet rasterbasierte Umgebungen, in denen virtuelle Staubsauger-Agenten operieren, um Schmutzpartikel in anpassbaren Layouts zu erkennen und zu entfernen. Benutzer können Parameter wie Rastergröße, Schmutzverteilung, stochastisches Bewegungsrauschen und Belohnungsstrukturen anpassen, um unterschiedliche Szenarien zu modellieren. Das Framework unterstützt integrierte Kommunikationsprotokolle für Agenten, Visualisierungs-Dashboards in Echtzeit und Logging-Tools für Leistungsüberwachung. Mit einfachen Python-APIs können Forscher ihre RL-Algorithmen schnell integrieren, kooperative oder wettbewerbsorientierte Strategien vergleichen und reproduzierbare Experimente durchführen, wodurch VacuumWorld ideal für akademische Forschung und Lehre ist.
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