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modelagem estocástica

  • RinSim es un marco de simulación de eventos discretos multiagente basado en Java para evaluar estrategias de enrutamiento dinámico de vehículos, coche compartido y logística.
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    ¿Qué es RinSim?
    RinSim proporciona un entorno de simulación modular enfocado en modelar escenarios logísticos dinámicos con múltiples agentes autónomos. Los usuarios pueden definir redes viales mediante estructuras de grafo, configurar flotas de vehículos incluyendo modelos eléctricos con restricciones de batería, y simular solicitudes estocásticas de recogida y entrega. La arquitectura de eventos discretos garantiza una temporización precisa y gestión de eventos, mientras que algoritmos de enrutamiento integrados y comportamientos de agentes personalizables permiten experimentos exhaustivos. RinSim soporta métricas de salida como tiempo de viaje, consumo energético y nivel de servicio, además de módulos de visualización para análisis en tiempo real y post-simulación. Su diseño extensible permite la integración de algoritmos personalizados, escalar a flotas grandes y reproducir flujos de trabajo de investigación, siendo esencial para la optimización de estrategias de movilidad en ámbitos académicos e industriales.
    Características principales de RinSim
    • Motor de simulación multiagente de eventos discretos
    • Modelado de enrutamiento dinámico y operaciones de recogida/entrega
    • Soporte para restricciones de batería y carga en vehículos eléctricos
    • Gestión de red vial basada en gráficos incorporada
    • Comportamientos de agentes y algoritmos de enrutamiento personalizables
    • Visualización en tiempo real y post-simulación
    • Arquitectura plugin extensible para módulos personalizados
    Pros y Contras de RinSim

    Desventajas

    Limitado a la plataforma Java, requiere conocimientos de programación
    No hay información sobre soporte comercial o precios más allá del acceso gratuito
    No hay presencia en aplicaciones móviles o web
    No es un agente de IA completamente autónomo, sino un marco de simulación

    Ventajas

    Código abierto con un repositorio activo en GitHub
    Soporta algoritmos descentralizados y centralizados para diversos problemas logísticos
    Modular y configurable con fuerte énfasis en rigor científico y calidad
    Soporta computación distribuida para grandes experimentos factoriales
    Bien documentado y probado
  • Un entorno de aprendizaje por refuerzo multiagente que simula robots aspiradores colaborando para navegar y limpiar escenarios dinámicos basados en cuadrículas.
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    ¿Qué es VacuumWorld?
    VacuumWorld es una plataforma de simulación de código abierto diseñada para facilitar el desarrollo y la evaluación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente. Proporciona entornos basados en cuadrícula donde agentes virtuales de aspiradoras operan para detectar y eliminar manchas de suciedad en diseños personalizables. Los usuarios pueden ajustar parámetros como tamaño de cuadrícula, distribución de suciedad, ruido estocástico en movimiento y estructuras de recompensa para modelar diferentes escenarios. El marco incluye soporte integrado para protocolos de comunicación entre agentes, paneles de visualización en tiempo real y utilidades de registro para el seguimiento del rendimiento. Con API de Python simples, investigadores pueden integrar rápidamente sus algoritmos RL, comparar estrategias cooperativas o competitivas y realizar experimentos reproducibles, haciendo que VacuumWorld sea ideal para investigación académica y docencia.
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