Ferramentas environnement en grille para todas as ocasiões

Obtenha soluções environnement en grille flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

environnement en grille

  • Uma biblioteca Java que oferece ambientes de simulação personalizáveis para sistemas multi-agente Jason, permitindo prototipagem e testes rápidos.
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    O que é JasonEnvironments?
    JasonEnvironments oferece uma coleção de módulos de ambientes projetados especificamente para o sistema multi-agente Jason. Cada módulo expõe uma interface padronizada para que os agentes possam perceber, agir e interagir dentro de cenários diversos, como perseguição-evasão, busca por recursos e tarefas cooperativas. A biblioteca é fácil de integrar a projetos Jason existentes: basta incluir o JAR, configurar o ambiente desejado no arquivo de arquitetura do agente e iniciar a simulação. Desenvolvedores também podem estender ou personalizar parâmetros e regras para adaptar o ambiente às suas necessidades de pesquisa ou educação.
    Recursos Principais do JasonEnvironments
    • Módulo de ambiente de mundo em grade
    • Cenários de predador–presa / perseguição-evasão
    • Ambiente de planejamento de blocos
    • Busca por recursos e tarefas cooperativas
    • Interface de percepção-ação padronizada
    • Parâmetros e regras configuráveis
  • Um ambiente RL que simula múltiplos agentes mineradores cooperativos e competitivos coletando recursos em um mundo baseado em grade para aprendizado multiagente.
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    O que é Multi-Agent Miners?
    Multi-Agent Miners oferece um ambiente de mundo em grade onde múltiplos agentes mineradores autônomos navegam, cavando e coletando recursos enquanto interagem entre si. Suporta tamanhos de mapa configuráveis, contagem de agentes e estruturas de recompensa, permitindo criar cenários competitivos ou cooperativos. O framework integra-se com bibliotecas populares de RL via PettingZoo, fornecendo APIs padronizadas para funções de reset, passo e renderização. Modos de visualização e suporte à registro ajudam na análise de comportamentos e resultados, tornando-o ideal para pesquisa, educação e avaliação de algoritmos em aprendizado por reforço multiagente.
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