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Ferramentas simulação interativa para todas as ocasiões

Obtenha soluções simulação interativa flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

simulação interativa

  • JaCaMo

    JaCaMo é uma plataforma de sistemas multiagente que integra Jason, CArtAgO e Moise para programação modular e escalável baseada em agentes.
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    O que é JaCaMo?
    JaCaMo oferece um ambiente unificado para projetar e executar sistemas multiagente (MAS), integrando três componentes principais: a linguagem de programação de agentes Jason para agentes baseados em BDI, CArtAgO para modelagem de ambientes com artefatos, e Moise para definir estruturas organizacionais e papéis. Desenvolvedores podem escrever planos de agentes, definir artefatos com operações e organizar grupos de agentes sob frameworks normativos. A plataforma inclui ferramentas para simulação, depuração e visualização de interações MAS. Com suporte à execução distribuída, repositórios de artefatos e comunicação flexível, JaCaMo permite prototipagem rápida e pesquisa em áreas como inteligência de enxame, robótica colaborativa e tomada de decisões distribuídas. Seu design modular garante escalabilidade e extensibilidade em projetos acadêmicos e industriais.
    Recursos Principais do JaCaMo
    • Programação de agentes baseada em BDI com Jason
    • Modelagem de ambiente com artefatos usando CArtAgO
    • Especificação organizacional com Moise
    • Suporte a linha de comando e IDE
    • Ferramentas de simulação e depuração
    • Execução distribuída e troca de mensagens
    Prós e Contras do JaCaMo

    Contras

    Não há informações diretas sobre preços disponíveis.
    Nenhum aplicativo móvel ou extensão para navegador encontrado.
    Pode ter uma curva de aprendizagem íngreme devido ao seu paradigma de programação orientado a múltiplos agentes complexo.

    Prós

    Suporta programação abrangente de sistemas multiagentes incluindo agentes, ambiente e organização.
    Projetado para aplicações que exigem autonomia, descentralização, coordenação e abertura.
    Código aberto com um repositório ativo no GitHub.
    Fornece recursos educacionais e cursos para aprendizagem de sistemas multiagentes.
    Inclui uma interface de linha de comando para criar, executar e gerir aplicações multiagentes.
    Suporta integração com frameworks como ROS para desenvolvimento de robôs autônomos.

  • Mesa Predator-Prey Model

    Uma simulação ecológica baseada em agentes interativa usando Mesa para modelar dinâmicas de população predador-presa com visualização e controles de parâmetros.
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    O que é Mesa Predator-Prey Model?
    O Modelo Predador-Presa do Mesa é uma implementação de código aberto, baseada em Python, do clássico sistema predador-presa de Lotka-Volterra, construída sobre a framework de modelagem de agentes do Mesa. Ele simula agentes individuais de predadores e presas que se movimentam e interagem em uma grade onde as presas se reproduzem e os predadores caçam por comida para sobreviver. Os usuários podem configurar populações iniciais, probabilidades de reprodução, consumo de energia e outros parâmetros ambientais através de uma interface web. A simulação oferece visualizações em tempo real, incluindo mapas de calor e curvas de populações, além de registrar dados para análise posterior. Pesquisadores, educadores e estudantes podem estender o modelo, personalizando comportamentos de agentes, adicionando novas espécies ou integrando regras ecológicas complexas. O projeto foi projetado para facilidade de uso, prototipagem rápida e demonstrações educacionais de dinâmicas ecológicas emergentes.

  • AgentSimJs-ThreeJs Multi-Agent Simulator

    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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