Flocking Multi-Agent est un cadre Python open-source qui implémente les comportements de flocking de Craig Reynolds — alignement, cohésion, séparation — ainsi que l’évitement d’obstacles. Il offre une visualisation en temps réel avec Pygame, des paramètres d’agent configurables et supporte la simulation de grands essaims. Les développeurs et chercheurs peuvent personnaliser les comportements, s’intégrer aux plateformes robotiques et analyser la dynamique de groupe émergente pour la simulation et l’éducation.
Flocking Multi-Agent est un cadre Python open-source qui implémente les comportements de flocking de Craig Reynolds — alignement, cohésion, séparation — ainsi que l’évitement d’obstacles. Il offre une visualisation en temps réel avec Pygame, des paramètres d’agent configurables et supporte la simulation de grands essaims. Les développeurs et chercheurs peuvent personnaliser les comportements, s’intégrer aux plateformes robotiques et analyser la dynamique de groupe émergente pour la simulation et l’éducation.
Flocking Multi-Agent offre une bibliothèque modulaire pour simuler des agents autonomes exhibant une intelligence de troupe. Elle encode les comportements de pilotage principaux — cohésion, séparation et alignement — ainsi que l’évitement d’obstacles et la poursuite de cibles dynamiques. En utilisant Python et Pygame pour la visualisation, le cadre permet d’ajuster les paramètres tels que le rayon des voisins, la vitesse maximale et la force de tournage. Il supporte l’extensibilité via des fonctions comportementales personnalisées et des hook d’intégration pour la robotique ou les moteurs de jeu. Idéal pour l’expérimentation en IA, robotique, développement de jeux et recherche académique, il démontre comment des règles locales simples conduisent à des formations globales complexes.
Qui va utiliser Flocking Multi-Agent ?
Chercheurs en IA étudiant l’intelligence de troupe
Ingénieurs en robotique protypant des comportements de groupe
Développeurs de jeux créant des essaims d’NPC
Étudiants apprenant les systèmes multi-agents
Enseignants montrant des comportements émergents
Comment utiliser Flocking Multi-Agent ?
Étape 1 : Cloner le dépôt depuis GitHub
Étape 2 : Installer les dépendances via pip (pygame, numpy)
Étape 3 : Configurer les paramètres des agents dans config.py
Étape 4 : Exécuter main.py pour lancer la simulation
Étape 5 : Ajuster les poids de comportement et visualiser les résultats
Plateforme
mac
windows
linux
Caractéristiques et Avantages Clés de Flocking Multi-Agent
Les fonctionnalités principales
Implémentation des comportements d’alignement, cohésion et séparation
Évitement d’obstacles et poursuite de cibles dynamiques
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