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JavaScript 시뮬레이션

  • AgentSimJS é uma estrutura JavaScript para simular sistemas multiagente com agentes personalizáveis, ambientes, regras de ação e interações.
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    O que é AgentSimJS?
    AgentSimJS foi projetado para simplificar a criação e execução de modelos baseados em agentes em grande escala em JavaScript. Com sua arquitetura modular, os desenvolvedores podem definir agentes com estados personalizados, sensores, funções de decisão e atuadores, integrando-os em ambientes dinâmicos parametrizados por variáveis globais. A estrutura orquestra simulações de passo de tempo discreto, gerencia mensagens baseadas em eventos entre agentes e registra dados de interação para análise. Módulos de visualização suportam renderização em tempo real usando HTML5 Canvas ou bibliotecas externas, enquanto plugins permitem a integração com ferramentas estatísticas. AgentSimJS roda tanto em navegadores modernos quanto no Node.js, tornando-se adequado para aplicações web interativas, pesquisa acadêmica, ferramentas educacionais e prototipagem rápida de inteligência de enxame, dinâmica de multidões ou experimentos de IA distribuída.
    Recursos Principais do AgentSimJS
    • Definições de classes de agentes personalizadas com estados, sensores e atuadores
    • Motor de simulação de passo de tempo discreto
    • Mensagens baseadas em eventos entre agentes
    • Modelagem de ambiente com parâmetros globais
    • Visualização em tempo real por Canvas ou bibliotecas externas
    • Registro e exportação de dados para análise
    • Sistema de plugins para extensões
    • Modos de execução síncronos e assíncronos
  • Uma estrutura de código aberto em JavaScript que possibilita a simulação interativa de sistemas multiagentes com visualização 3D usando AgentSimJs e Three.js.
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    O que é AgentSimJs-ThreeJs Multi-Agent Simulator?
    Esta estrutura de código aberto combina a biblioteca de modelagem de agentes AgentSimJs com o motor gráfico 3D do Three.js para fornecer simulações multiagentes interativas baseadas no navegador. Os usuários podem definir tipos de agentes, comportamentos e regras ambientais, configurar detecção de colisões e gerenciamento de eventos, e visualizar simulações em tempo real com opções de renderização personalizáveis. A biblioteca suporta controles dinâmicos, gerenciamento de cenas e ajuste de desempenho, tornando-a ideal para pesquisa, educação e prototipagem de cenários complexos baseados em agentes.
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