Solutions estrutura de simulação pour réussir

Adoptez des outils estrutura de simulação conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

estrutura de simulação

  • AgentSimulation est un cadre Python pour la simulation en temps réel d'agents autonomes 2D avec des comportements de pilotage personnalisables.
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    Qu'est-ce que AgentSimulation ?
    AgentSimulation est une bibliothèque Python open-source construite sur Pygame pour simuler plusieurs agents autonomes dans un environnement 2D. Elle permet aux utilisateurs de configurer les propriétés des agents, les comportements de pilotage (chercher, fuir, errer), la détection de collision, la recherche de chemins et les règles interactives. Avec un rendu en temps réel et une conception modulaire, elle supporte la création rapide de prototypes, les simulations éducatives et la recherche à petite échelle en intelligence collective ou interactions multi-agents.
    Fonctionnalités principales de AgentSimulation
    • Plusieurs comportements de pilotage (chercher, fuir, arriver, errer)
    • Attributs d'agents personnalisables (vitesse, accélération)
    • Évitement d'obstacles et de collisions
    • Visualisation 2D en temps réel avec Pygame
    • Règles modulaires pour l’environnement et l’interaction des agents
  • Un environnement basé sur Unity ML-Agents pour la formation de tâches d'inspection multi-agents coopératives dans des scénarios virtuels 3D personnalisables.
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    Qu'est-ce que Multi-Agent Inspection Simulation ?
    La simulation d'inspection multi-agent offre un cadre complet pour simuler et entraîner plusieurs agents autonomes à effectuer des tâches d'inspection en coopération dans des environnements Unity 3D. Elle s'intègre avec la boîte à outils Unity ML-Agents et propose des scènes configurables avec des cibles d'inspection, des fonctions de récompense ajustables et des paramètres de comportement des agents. Les chercheurs peuvent script des environnements personnalisés, définir le nombre d'agents et établir des curricula de formation via des APIs Python. Le paquet supporte les sessions d'entraînement parallèles, le journal TensorBoard et des observations personnalisables incluant des raycasts, des flux de caméras et des données de position. En ajustant les hyperparamètres et la complexité de l’environnement, les utilisateurs peuvent benchmarker des algorithmes d'apprentissage par renforcement sur des métriques de couverture, d'efficacité et de coordination. Le code open-source encourage l'extension pour la prototypie robotique, la recherche en IA coopérative et les démonstrations éducatives dans les systèmes multi-agents.
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