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Flocking Multi-Agentは、Craig Reynoldsのフロッキング行動(アラインメント、コヒージョン、セパレーション)と障害物回避を実装したオープンソースのPythonフレームワークです。Pygameを使用したリアルタイムビジュアル化、設定可能なエージェントパラメータ、大規模な群れのシミュレーションをサポートします。開発者や研究者は行動をカスタマイズしたり、ロボットプラットフォームと統合したり、群集の出現挙動を分析してシミュレーションや教育に利用できます。
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Flocking Multi-Agent
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Flocking Multi-Agentは、Craig Reynoldsのフロッキング行動(アラインメント、コヒージョン、セパレーション)と障害物回避を実装したオープンソースのPythonフレームワークです。Pygameを使用したリアルタイムビジュアル化、設定可能なエージェントパラメータ、大規模な群れのシミュレーションをサポートします。開発者や研究者は行動をカスタマイズしたり、ロボットプラットフォームと統合したり、群集の出現挙動を分析してシミュレーションや教育に利用できます。
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Flocking Multi-Agentとは?
Flocking Multi-Agentは、群れの知能を示す自律エージェントをシミュレートするモジュール式ライブラリを提供します。コヒージョン、セパレーション、アラインメントの基本的な操舵行動と、障害物回避、動的ターゲット追跡を含みます。PythonとPygameを用いてビジュアル化し、近隣半径、最大速度、回転力などのパラメータ調整が可能です。カスタム行動関数やロボットやゲームエンジンへの統合フックを通じて拡張性も持たせられ、多様なAIやロボティクス、ゲーム開発、学術研究に理想的です。これらのシンプルな局所ルールが複雑なグローバル形成を如何に導くかを示します。
誰がFlocking Multi-Agentを使うの?
群れ知能を研究するAI研究者
群行動のプロトタイピングを行うロボット工学技術者
NPC群れを構築するゲーム開発者
マルチエージェントシステムを学ぶ学生
出現行動をデモンストレーションする教育者
Flocking Multi-Agent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を使用して依存関係をインストール (pygame, numpy)
ステップ3: config.pyにエージェントのパラメータを設定
ステップ4: main.pyを実行してシミュレーションを起動
ステップ5: 行動の重みを調整し結果をビジュアル化
プラットフォーム
mac
windows
linux
Flocking Multi-Agentの主な特長・利点
コア機能
アラインメント、コヒージョン、セパレーションの動作実装
障害物回避と動的ターゲット追尾
Pygameによるリアルタイムビジュアル化
エージェントパラメータ(速度、半径、力)の設定
カスタム行動フックを通じた拡張性
利点
快速プロトタイピング可能なPythonライブラリ
学術利用に適したオープンソース・教育的資源
ロボティクスやゲームへの統合が容易
群れの出現特性のデモンストレーション
軽量でクロスプラットフォーム対応
Flocking Multi-Agentの主な使用ケース・アプリケーション
群れロボティクスの協調と経路計画
ビデオゲームにおけるNPC群衆行動
出現型知能の教育デモ
マルチエージェントアルゴリズム用研究シミュレーション
エージェント群が登場するインタラクティブアートインスタレーション
Flocking Multi-AgentのFAQs
Flocking Multi-Agentのインストール方法は?
対応するPythonのバージョンは?
カスタムの操舵行動を追加できますか?
エージェントの速度や近隣半径を調整するには?
リアルタイムのビジュアル化は含まれていますか?
地点データをエクスポートし、カスタムフックから連携できますか?
障害物回避はサポートされていますか?
数百のエージェントをシミュレーションできますか?
ドキュメントはどこにありますか?
このライブラリはオープンソースですか?
Flocking Multi-Agent会社情報
arbit3rr
arbit3rr
https://scholar.google.com/citations?user=5U9fGhYAAAAJ&hl=en
https://orcid.org/0000-0003-3989-5481
in/amirhosseinh77
arbit3rr
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