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AgentSimulationは、探索、逃走、到着、障害物回避などの行動を持つ自律エージェントを定義できる多用途なオープンソースプラットフォームを提供します。リアルタイムのビジュアライゼーションとカスタマイズ可能な環境により、エージェントベースのモデリングや教育目的での迅速なプロトタイピングを可能にします。
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AgentSimulationとは?
AgentSimulationは、Pygame上に構築されたオープンソースのPythonライブラリで、複数の自律エージェントを2D環境でシミュレートします。エージェントの特性、操縦行動(探索、逃走、散歩)、衝突検出、パス検索、インタラクティブルールを設定できます。リアルタイムレンダリングとモジュラー設計により、迅速なプロトタイピング、教育用シミュレーション、小規模な群知能やマルチエージェント相互作用の研究をサポートします。
誰がAgentSimulationを使うの?
AI研究者
教育者と学生
AIをプロトタイプするゲーム開発者
エージェントベースのモデリングに興味のある趣味者
AgentSimulationの使い方は?
ステップ1:GitHubからリポジトリをクローン
ステップ2:pipを使用して必要な依存関係をインストール(例:pygame)
ステップ3:設定ファイルにエージェントのパラメータと動作を定義
ステップ4:メインのシミュレーションスクリプトを実行し、Pygameウィンドウを起動
ステップ5:エージェントを観察し、環境や動作スクリプトを調整
ステップ6:エージェントクラスを編集して動作をカスタマイズまたは拡張
プラットフォーム
mac
windows
linux
AgentSimulationの主な特長・利点
コア機能
複数の操縦行動(探索、逃走、到着、散歩)
速度や加速度のようなカスタマイズ可能なエージェント属性
障害物および衝突回避
Pygameを用いたリアルタイムの2Dビジュアライゼーション
モジュール化された環境とエージェント間のルール
利点
複数エージェントシナリオの迅速なプロトタイピング
理解しやすいPythonコードベース
教育向けのリアルタイムビジュアルフィードバック
カスタム動作の完全な拡張性
AgentSimulationの主な使用ケース・アプリケーション
AIとロボティクスコースにおける教育デモ
ゲームAIやNPCの動作のプロトタイピング
群知能と集合行動に関する研究
エージェントベースの研究のためのインタラクティブなビジュアライゼーション
AgentSimulationのFAQs
AgentSimulationはどうやってインストールしますか?
サポートされているPythonのバージョンは?
新しい操縦行動は追加できますか?
エージェントの速度はどう調整しますか?
3Dシミュレーションはサポートされていますか?
何百ものエージェントをシミュレーションできますか?
エージェントのパスを可視化するには?
組み込みのパス探索機能はありますか?
問題を報告したり、貢献したりするには?
これをROSや他のロボティクスフレームワークと連携できますか?
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