Outils environnement en grille simples et intuitifs

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environnement en grille

  • Une bibliothèque Java proposant des environnements de simulation personnalisables pour les systèmes multi-agents Jason, permettant une prototypage et des tests rapides.
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    Qu'est-ce que JasonEnvironments ?
    JasonEnvironments fournit une collection de modules environnementaux conçus spécifiquement pour le système multi-agent Jason. Chaque module expose une interface standardisée permettant aux agents de percevoir, agir et interagir dans divers scénarios tels que poursuite-fuite, recherche de ressources et tâches coopératives. La bibliothèque est facile à intégrer dans des projets Jason existants : il suffit d'inclure le JAR, de configurer l'environnement souhaité dans le fichier d'architecture de l'agent et de lancer la simulation. Les développeurs peuvent également étendre ou personnaliser les paramètres et règles pour adapter l'environnement à leurs besoins de recherche ou éducatifs.
    Fonctionnalités principales de JasonEnvironments
    • Module d'environnement monde en grille
    • Scénarios prédateur–proie / poursuite-fuite
    • Environnement de planification du monde des blocs
    • Recherche de ressources et tâches de coopération
    • Interface perception-action standardisée
    • Paramètres et règles configurables
  • Une environnement RL simulant plusieurs agents mineurs coopératifs et compétitifs collectant des ressources dans un monde basé sur une grille pour l'apprentissage multi-agent.
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    Qu'est-ce que Multi-Agent Miners ?
    Multi-Agent Miners offre un environnement de monde en grille où plusieurs agents mineurs autonomes naviguent, creusent et collectent des ressources tout en interagissant. Il supporte des tailles de carte configurables, le nombre d'agents et des structures de récompenses, permettant aux utilisateurs de créer des scénarios compétitifs ou coopératifs. Le framework s'intègre aux bibliothèques RL populaires via PettingZoo, fournissant des API standardisées pour les fonctions reset, step et render. Les modes de visualisation et le support de journalisation aident à analyser comportements et résultats, idéal pour la recherche, l'éducation et le benchmarking d'algorithmes en apprentissage par renforcement multi-agent.
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