Ferramentas estrutura de simulação para otimizar seu trabalho

Use soluções estrutura de simulação que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

estrutura de simulação

  • AgentSimulation é uma estrutura Python para simulação de agentes autônomos 2D em tempo real, com comportamentos de direção personalizáveis.
    0
    0
    O que é AgentSimulation?
    AgentSimulation é uma biblioteca Python de código aberto construída sobre Pygame para simular múltiplos agentes autônomos em um ambiente 2D. Permite que os usuários configurem propriedades do agente, comportamentos de direção (buscar, fugir, vagar), detecção de colisões, busca de caminhos e regras interativas. Com renderização em tempo real e design modular, suporta prototipagem rápida, simulações educativas e pesquisa em pequena escala em inteligência de enxame ou interações multi-agentes.
    Recursos Principais do AgentSimulation
    • Múltiplos comportamentos de direção (buscar, fugir, chegar, vagar)
    • Atributos do agente personalizáveis (velocidade, aceleração)
    • Evitamento de obstáculos e colisões
    • Visualização 2D em tempo real com Pygame
    • Regras de interação e ambiente modulares
  • Um ambiente baseado no Unity ML-Agents para treinar tarefas de inspeção cooperativa de múltiplos agentes em cenários virtuais 3D personalizáveis.
    0
    0
    O que é Multi-Agent Inspection Simulation?
    A Simulação de Inspeção Multi-Agente fornece uma estrutura abrangente para simular e treinar múltiplos agentes autônomos para realizar tarefas de inspeção de forma cooperativa dentro de ambientes Unity 3D. Integra-se com a ferramenta Unity ML-Agents, oferecendo cenas configuráveis com alvos de inspeção, funções de recompensa ajustáveis e parâmetros de comportamento do agente. Pesquisadores podem criar ambientes personalizados, definir o número de agentes e configurar currículos de treinamento via APIs Python. O pacote suporta sessões de treinamento paralelas, registro no TensorBoard e observações personalizáveis incluindo raycasts, feeds de câmeras e dados de posição. Ajustando hiperparâmetros e a complexidade do ambiente, usuários podem criar benchmarks de algoritmos de aprendizado por reforço em cobertura, eficiência e métricas de coordenação. O código-fonte open-source incentiva extensões para prototipagem robótica, pesquisa em IA cooperativa e demonstrações educativas em sistemas multiagentes.
Em Destaque