Outils stochastic modeling simples et intuitifs

Explorez des solutions stochastic modeling conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

stochastic modeling

  • RinSim est un cadre de simulation multi-agent basé sur Java pour l'évaluation de la gestion dynamique des véhicules, du covoiturage et des stratégies logistiques.
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    Qu'est-ce que RinSim ?
    RinSim offre un environnement de simulation modulaire axé sur la modélisation de scénarios logistiques dynamiques avec plusieurs agents autonomes. Les utilisateurs peuvent définir des réseaux routiers via des structures de graphes, configurer des flottes de véhicules, y compris des modèles électriques avec des contraintes de batterie, et simuler des arrivées stochastiques de demandes pour des tâches de collecte et de livraison. L'architecture à événements discrets garantit un timing précis et une gestion des événements, tandis que des algorithmes de routage intégrés et des comportements agents personnalisables permettent des expérimentations approfondies. RinSim supporte des métriques de sortie telles que le temps de trajet, la consommation d'énergie et le niveau de service, ainsi que des modules de visualisation pour l'analyse en temps réel et post-simulation. Sa conception extensible permet l'intégration d'algorithmes personnalisés, la montée en charge sur de grandes flottes, et des workflows de recherche reproductibles indispensables pour l'optimisation des stratégies de mobilité en milieu académique et industriel.
  • Un environnement d'apprentissage par renforcement multi-agents simulant des robots aspirateurs collaborant à naviguer et nettoyer des scénarios dynamiques sur grille.
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    Qu'est-ce que VacuumWorld ?
    VacuumWorld est une plateforme de simulation open-source conçue pour faciliter le développement et l'évaluation d'algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agents. Elle fournit des environnements basés sur une grille où des agents aspirateurs virtuels opèrent pour détecter et éliminer la saleté dans différents agencements personnalisables. Les utilisateurs peuvent ajuster des paramètres tels que la taille de la grille, la distribution de la saleté, le bruit de mouvement stochastique et les structures de récompense pour modéliser divers scénarios. Le cadre inclut un support intégré pour les protocoles de communication entre agents, des tableaux de visualisation en temps réel et des utilitaires de journalisation pour le suivi des performances. Avec des API Python simples, les chercheurs peuvent rapidement intégrer leurs algorithmes RL, comparer des stratégies coopératives ou compétitives, et réaliser des expériences reproductibles, rendant VacuumWorld idéal pour la recherche académique et l'enseignement.
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