초보자 친화적 教育模擬 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 教育模擬 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

教育模擬

  • Mesa를 사용한 상호작용형 에이전트 기반 생태계 시뮬레이션으로, 포식자와 피식자의 개체군 역학을 시각화 및 매개변수 제어와 함께 모델링합니다.
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    Mesa Predator-Prey Model란?
    Mesa 포식자-피식자 모델은 고전적인 Lotka-Volterra 포식자-피식자 시스템을 오픈 소스 파이썬 구현으로, Mesa의 에이전트 기반 모델링 프레임워크 위에 구축되어 있습니다. 개별 포식자와 피식자 에이전트는 격자 위에서 이동하고 상호작용하며, 피식자는 번식하고 포식자는 먹이를 사냥하여 생존합니다. 사용자는 초기 개체군, 번식 확률, 에너지 소비 및 기타 환경 매개변수를 웹 인터페이스를 통해 구성할 수 있습니다. 이 시뮬레이션은 히트맵과 개체군 곡선을 포함한 실시간 시각화와 함께, 실행 후 데이터를 로그로 기록하여 분석에 활용할 수 있습니다. 연구자, 교육자, 학생들은 에이전트 행동을 맞춤화하거나 새로운 종을 추가하거나 복잡한 생태 규칙을 통합하여 모델을 확장할 수 있습니다. 이 프로젝트는 간편한 사용, 빠른 프로토타이핑 및 출현하는 생태 역학에 대한 교육적 데모를 목적으로 설계되었습니다.
  • AgentSimulation은 실시간 2D 자율 에이전트 시뮬레이션을 위한 파이썬 프레임워크로, 사용자 정의 조종 행동을 제공합니다.
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    AgentSimulation란?
    AgentSimulation은 Pygame 기반의 오픈소스 파이썬 라이브러리로, 2D 환경에서 여러 자율 에이전트를 시뮬레이션합니다. 사용자는 에이전트 속성, 조종 행동(탐색, 도망, 방황), 충돌 감지, 경로 찾기 및 인터랙티브 규칙을 구성할 수 있습니다. 실시간 렌더링과 모듈식 설계 덕분에 빠른 프로토타입 제작, 교육 시뮬레이션, 집단 지능 또는 다중 에이전트 상호작용 연구에 적합합니다.
  • Archetype AI는 고급 기계 학습 모델을 활용하여 복잡한 시나리오와 시뮬레이션을 생성합니다.
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    Archetype AI란?
    Archetype AI는 시나리오 생성 및 시뮬레이션 생성에 전문화되어 있어 사용자가 특정 요구에 맞게 맞춤형 인터랙티브 경험을 설계할 수 있습니다. 이 플랫폼은 전문가를 위한 교육 시뮬레이션, 교육 목적의 가상 환경 및 연구자를 위한 복잡한 시나리오 모델링 등 다양한 응용 프로그램을 지원합니다. 최첨단 AI 기술을 활용하여 생성된 시나리오의 높은 충실도와 현실성을 보장하여 사용자가 결과를 분석하고 의사 결정 프로세스를 개선할 수 있도록 합니다.
  • Java-Action-Shape은 LightJason MAS 내에서 기하학적 도형을 생성, 변환, 분석하는 Java 액션 모음을 제공합니다.
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    Java-Action-Shape란?
    Java-Action-Shape은 진보된 기하학적 기능으로 LightJason 다중 에이전트 프레임워크를 확장하는 전용 액션 라이브러리입니다. 에이전트는 기본 제공되는 액션을 통해 원(원, 사각형, 폴리곤) 생성, 변환(이동, 회전, 크기 조절), 분석 계산(면적, 둘레, 중심점)을 수행할 수 있습니다. 각 액션은 쓰레드 안전하며 LightJason의 비동기 실행 모델과 통합되어 효율적인 병렬 처리를 보장합니다. 개발자는 꼭짓점과 에지를 지정하여 맞춤형 도형을 정의하고, 이를 에이전트의 액션 레지스트리에 등록하며, 계획에 포함시킬 수 있습니다. 도형 관련 로직을 중앙 집중화하여 Java-Action-Shape은 불필요한 코드 작성을 줄이고 일관된 API를 강제하며 시뮬레이션이나 교육용 도구 등 기하학 기반 애플리케이션 개발을 빠르게 만듭니다.
  • 가볍고 사용자 정의 가능한 2D 격자 환경을 만들어 강화 학습 에이전트를 훈련하고 시험할 수 있는 파이썬 라이브러리입니다.
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    Simple Playgrounds란?
    Simple Playgrounds는 에이전트가 미로를 탐색하고, 객체와 상호작용하며, 작업을 완료할 수 있는 인터랙티브 2D 격자 환경을 구축하기 위한 모듈형 플랫폼입니다. 사용자는 YAML 또는 Python 스크립트를 통해 환경 레이아웃, 객체 행동, 보상 기능을 정의합니다. 통합된 Pygame 렌더러는 실시간 시각화를 제공하며, 스텝 기반 API는 Stable Baselines3와 같은 RL 라이브러리와의 원활한 통합을 보장합니다. 멀티에이전트 세팅, 충돌 감지, 커스터마이징 가능한 물리 파라미터를 지원하여 프로토타입 제작, 벤치마킹, 교육적 데모를 간소화합니다.
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