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Outils алгоритмы планирования simples et intuitifs

Explorez des solutions алгоритмы планирования conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

алгоритмы планирования

  • ePH-MAPF

    Heuristiques prioritaires efficaces MAPF (ePH-MAPF) calcule rapidement des chemins multi-agents sans collision dans des environnements complexes en utilisant la recherche incrémentielle et des heuristiques.
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    Qu'est-ce que ePH-MAPF ?
    ePH-MAPF fournit un pipeline efficace pour calculer des chemins sans collision pour des dizaines à des centaines d'agents sur des cartes basées sur une grille. Il utilise des heuristiques prioritaires, des techniques de recherche incrémentielle et des métriques de coût personnalisables (Manhattan, Euclidéenne) pour équilibrer rapidité et qualité de la solution. Les utilisateurs peuvent choisir parmi différentes fonctions heuristiques, intégrer la bibliothèque dans des systèmes robotiques Python, et benchmarker la performance sur des scénarios MAPF standards. Le code est modulaire et bien documenté, permettant aux chercheurs et développeurs de l’étendre pour des obstacles dynamiques ou des environnements spécialisés.
    Fonctionnalités principales de ePH-MAPF
    • Heuristiques prioritaires efficaces
    • Multiple fonctions heuristiques
    • Planification de parcours incrémentielle
    • Évitement des collisions
    • Evolutif jusqu’à des centaines d’agents
    • Implémentation modulaire en Python
    • Exemples d’intégration ROS
    Avantages et inconvénients de ePH-MAPF

    Inconvénients

    Aucune information explicite sur les coûts ou le modèle de tarification n'est fournie.
    Informations limitées sur le déploiement dans le monde réel ou les problèmes de scalabilité en dehors des environnements simulés.

    Avantages

    Améliore la coordination multi-agents grâce à des améliorations de communication sélective.
    Résout efficacement les conflits et les impasses en utilisant des décisions basées sur la valeur Q prioritaire.
    Combine des politiques neuronales avec des conseils experts d'agents uniques pour une navigation robuste.
    Utilise une méthode d'ensemble pour échantillonner les meilleures solutions parmi plusieurs solveurs, améliorant les performances.
    Code open source disponible facilitant la reproductibilité et la recherche ultérieure.

  • Java Action Linearprogram

    Action LightJason pour résoudre des problèmes de programmation linéaire en Java avec définitions dynamiques d'objectifs et de contraintes.
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    Qu'est-ce que Java Action Linearprogram ?
    Le module Java Action Linearprogram fournit une action spécialisée pour le cadre LightJason qui permet aux agents de modéliser et de résoudre des tâches d'optimisation linéaire. Les utilisateurs peuvent configurer des coefficients d'objectif, ajouter des contraintes d'égalité et d'inégalité, sélectionner des méthodes de résolution, et exécuter le solveur dans un cycle de raisonnement de l'agent. Une fois exécutée, l'action retourne les valeurs optimisées des variables et le score de l'objectif que les agents peuvent utiliser pour la planification ou l'exécution ultérieure. Cette composante plug-and-play abstrait la complexité du solveur tout en conservant un contrôle total sur la définition du problème via des interfaces Java.

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

    Un cadre Python open-source intégrant des modèles d'IA multi-agent avec des algorithmes de planification de trajectoire pour la simulation robotique.
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    Qu'est-ce que Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning ?
    Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning fournit une boîte à outils complète pour développer et tester des systèmes multi-agent combinés à des méthodes classiques et modernes de planification de trajectoire. Il inclut des implémentations d'algorithmes tels que A*, Dijkstra, RRT, et les champs de potentiel, ainsi que des modèles de comportement d'agents personnalisables. Le cadre dispose de modules de simulation et de visualisation, permettant une création facile de scénarios, une surveillance en temps réel et une analyse de performance. Conçu pour l'extensibilité, les utilisateurs peuvent ajouter de nouveaux algorithmes de planification ou modèles de décision d'agents pour évaluer la navigation collaborative et l'attribution de tâches dans des environnements complexes.
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