Solutions Pfadfindung pour réussir

Adoptez des outils Pfadfindung conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

Pfadfindung

  • 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
  • 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.
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