Herramientas estrutura de simulação más usadas

Descubre por qué estas herramientas estrutura de simulação son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

estrutura de simulação

  • AgentSimulation es un marco de trabajo en Python para la simulación en tiempo real de agentes autónomos en 2D con comportamientos de dirección personalizables.
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    ¿Qué es AgentSimulation?
    AgentSimulation es una biblioteca de Python de código abierto construida sobre Pygame para simular múltiples agentes autónomos en un entorno 2D. Permite a los usuarios configurar propiedades del agente, comportamientos de dirección (buscar, huir, deambular), detección de colisiones, búsqueda de rutas y reglas interactivas. Con renderizado en tiempo real y diseño modular, admite prototipado rápido, simulaciones educativas y pequeñas investigaciones en bioinspiración y comportamiento multiagente.
    Características principales de AgentSimulation
    • Múltiples comportamientos de dirección (buscar, huir, llegar, deambular)
    • Atributos del agente personalizables (velocidad, aceleración)
    • Evitación de obstáculos y colisiones
    • Visualización 2D en tiempo real con Pygame
    • Reglas de interacción modular para entorno y agentes
  • Un entorno basado en Unity ML-Agents para entrenar tareas cooperativas de inspección multi-agente en escenarios virtuales 3D personalizables.
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    ¿Qué es Multi-Agent Inspection Simulation?
    La Simulación de Inspección Multi-Agente proporciona un marco completo para simular y entrenar múltiples agentes autónomos para realizar tareas de inspección en cooperación dentro de entornos Unity 3D. Se integra con el conjunto de herramientas Unity ML-Agents, ofreciendo escenas configurables con objetivos de inspección, funciones de recompensa ajustables y parámetros de comportamiento de los agentes. Los investigadores pueden crear entornos personalizados, definir el número de agentes y establecer planes de entrenamiento mediante APIs en Python. El paquete soporta sesiones de entrenamiento en paralelo, registro en TensorBoard y observaciones personalizables, incluyendo raycasts, feeds de cámaras y datos de posición. Al ajustar hiperparámetros y la complejidad del entorno, los usuarios pueden realizar benchmarks de algoritmos de aprendizaje por refuerzo en métricas de cobertura, eficiencia y coordinación. La base de código de código abierto fomenta extensiones para prototipado de robótica, investigación en IA cooperativa y demostraciones educativas en sistemas multi-agente.
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