- Étape 1 : Clonez le dépôt depuis GitHub et installez les dépendances via pip ou requirements.txt.
- Étape 2 : Importez les classes principales (Agent, Environment, SimulationRunner) dans votre script Python.
- Étape 3 : Créez des comportements d'agents personnalisés en sous-classant Agent et en surchargeant la méthode step.
- Étape 4 : Définissez une instance d'Environment, ajoutez des agents, des obstacles et des canaux de communication.
- Étape 5 : Initialisez SimulationRunner avec votre environnement et configurez les paramètres de la simulation.
- Étape 6 : Appelez runner.run() pour démarrer la simulation et utilisez la journalisation intégrée ou Matplotlib pour visualiser les résultats.