品質重視のestrutura de simulaçãoツール

信頼性と耐久性に優れたestrutura de simulaçãoツールを使って、安心して業務を進めましょう。

estrutura de simulação

  • AgentSimulationは、カスタマイズ可能な操縦行動を持つリアルタイムの2D自律エージェントシミュレーションのためのPythonフレームワークです。
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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。
    AgentSimulation 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
  • Unity ML-Agents に基づく環境で、カスタマイズ可能な3D仮想シナリオで協調型多エージェント検査タスクを訓練します。
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    Multi-Agent Inspection Simulationとは?
    マルチエージェント検査シミュレーションは、Unity 3D環境内で複数の自律エージェントを協力して検査タスクを実行するための包括的なフレームワークを提供します。これには、検査ターゲット、調整可能な報酬関数、エージェントの動作パラメータを備えたシーンとの連携機能が含まれます。研究者は、Python APIを利用してカスタム環境のスクリプト作成、エージェント数の定義、訓練カリキュラムの設定が可能です。さらに、並列訓練セッション、TensorBoardによるログ記録、レイキャスト、カメラ映像、位置情報を含むカスタマイズ可能な観測機能もサポートしています。ハイパーパラメータや環境の複雑さを調整することで、カバレッジ、効率性、協調性のメトリクス上で強化学習アルゴリズムのベンチマーキングが可能です。オープンソースのコードベースは、ロボット工学の試作、協調AIの研究、多エージェントシステムの教育デモンストレーションへの拡張を促進します。
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