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Herramientas алгоритмы планирования de alto rendimiento

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алгоритмы планирования

  • ePH-MAPF

    Efficient Prioritized Heuristics MAPF (ePH-MAPF) calcula rápidamente rutas de múltiples agentes libres de colisiones en entornos complejos utilizando búsqueda incremental y heurísticas.
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    ¿Qué es ePH-MAPF?
    ePH-MAPF proporciona un flujo de trabajo eficiente para calcular rutas sin colisiones para decenas a centenas de agentes en mapas basados en cuadrícula. Utiliza heurísticas priorizadas, técnicas de búsqueda incremental y métricas de coste personalizables (Manhattan, Euclidiana) para equilibrar velocidad y calidad de la solución. Los usuarios pueden seleccionar diferentes funciones heurísticas, integrar la biblioteca en sistemas de robótica basados en Python, y evaluar el rendimiento en escenarios estándar de MAPF. El código es modular y bien documentado, permitiendo a investigadores y desarrolladores extenderlo para obstáculos dinámicos o entornos especializados.
    Características principales de ePH-MAPF
    • Heurísticas priorizadas eficientes
    • Múltiples funciones heurísticas
    • Planificación incremental de rutas
    • Evitar colisiones
    • Escalable a cientos de agentes
    • Implementación modular en Python
    • Ejemplos de integración con ROS
    Pros y Contras de ePH-MAPF

    Desventajas

    No se proporciona información explícita sobre costos o modelo de precios.
    Información limitada sobre el despliegue en entornos reales o problemas de escalabilidad fuera de entornos simulados.

    Ventajas

    Mejora la coordinación multiagente a través de mejoras selectivas en la comunicación.
    Resuelve eficazmente conflictos y bloqueos utilizando decisiones basadas en valores Q priorizados.
    Combina políticas neuronales con orientación experta de agente único para una navegación robusta.
    Utiliza un método ensamblado para muestrear las mejores soluciones de múltiples solucionadores, mejorando el rendimiento.
    Código abierto disponible que facilita la reproducibilidad y la investigación futura.

  • Java Action Linearprogram

    Acción LightJason para resolver problemas de programación lineal en Java con definiciones dinámicas de objetivos y restricciones.
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    ¿Qué es Java Action Linearprogram?
    El módulo Java Action Linearprogram proporciona una acción especializada para el marco LightJason que permite a los agentes modelar y resolver tareas de optimización lineal. Los usuarios pueden configurar coeficientes objetivos, agregar restricciones de igualdad y desigualdad, seleccionar métodos de solución y ejecutar el solucionador durante un ciclo de razonamiento del agente. Una vez ejecutada, la acción devuelve los valores de variables optimizadas y la puntuación del objetivo que los agentes pueden usar para planificación o ejecución posterior. Este componente plug-and-play abstrae la complejidad del solucionador mientras mantiene control total sobre las definiciones del problema a través de interfaces Java.

  • Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning

    Un marco de Python de código abierto que integra modelos de IA multi-agente con algoritmos de planificación de rutas para simulación robótica.
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    ¿Qué es Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning?
    Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning proporciona un conjunto completo de herramientas para desarrollar y probar sistemas multi-agente combinados con métodos clásicos y modernos de planificación de rutas. Incluye implementaciones de algoritmos como A*, Dijkstra, RRT y campos potenciales, junto con modelos de comportamiento de agentes personalizables. El marco cuenta con módulos de simulación y visualización, permitiendo crear escenarios de manera sencilla, monitoreo en tiempo real y análisis de rendimiento. Diseñado para la extensibilidad, los usuarios pueden agregar nuevos algoritmos de planificación o modelos de decisión de agentes para evaluar la navegación cooperativa y la asignación de tareas en entornos complejos.
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