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Ferramentas カスタマイズ可能なシミュレーション para otimizar seu trabalho

Use soluções カスタマイズ可能なシミュレーション que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

カスタマイズ可能なシミュレーション

  • RL Collision Avoidance

    Uma estrutura de reforço de aprendizagem que permite a robôs autônomos navegar e evitar colisões em ambientes multiagentes.
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    O que é RL Collision Avoidance?
    RL Collision Avoidance fornece um pipeline completo para desenvolver, treinar e implantar políticas de prevenção de colisões para múltiplos robôs. Oferece um conjunto de cenários de simulação compatíveis com Gym onde agentes aprendem navegação sem colisões usando algoritmos de reforço. Os usuários podem personalizar parâmetros do ambiente, usar aceleração por GPU para treinamento mais rápido e exportar políticas aprendidas. A estrutura também integra com ROS para testes reais, suporta modelos pré-treinados para avaliação imediata e dispõe de ferramentas para visualizar trajetórias de agentes e métricas de desempenho.
    Recursos Principais do RL Collision Avoidance
    • Ambientes de reforço multiagentes
    • Treinamento de políticas de prevenção de colisões
    • Modelos pré-treinados para início rápido
    • Integração com ROS para implantação em robôs reais
    • Suporte a treinamento acelerado por GPU
    • Cenários de simulação personalizáveis

  • AI Football Cup in Java JADE Environment

    Uma simulação de futebol multiagente usando JADE, onde agentes de IA coordenam-se para competir em partidas de futebol de forma autônoma.
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    O que é AI Football Cup in Java JADE Environment?
    A Copa de Futebol AI em um ambiente Java JADE é uma demonstração de código aberto que aproveita o Framework de Desenvolvimento de Agentes Java (JADE) para simular um torneio completo de futebol. Modela cada jogador como um agente autônomo com comportamentos para movimento, controle de bola, passe e chute, coordenando via troca de mensagens para implementar estratégias. O simulador inclui árbitros e agentes treinadores, aplica as regras do jogo e gerencia os brackets do torneio. Desenvolvedores podem estender a tomada de decisão com regras personalizadas ou integrar módulos de aprendizado de máquina. Este ambiente ilustra comunicação multiagente, trabalho em equipe e planejamento de estratégias dinâmicas em um cenário esportivo em tempo real.

  • Beer Game Environment

    Um ambiente OpenAI Gym em Python que simula a cadeia de suprimentos do Jogo da Cerveja para treinar e avaliar agentes RL.
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    O que é Beer Game Environment?
    O ambiente Beer Game fornece uma simulação em tempo discreto de uma cadeia de suprimentos de cerveja de quatro etapas — varejista, atacadista, distribuidor e fabricante — com uma interface OpenAI Gym. Os agentes recebem observações incluindo estoque disponível, estoque em pipeline e pedidos recebidos, e produzem quantidades de pedido. O ambiente calcula custos por etapa para armazenamento e pedidos pendentes, e suporta distribuições de demanda e tempos de entrega personalizáveis. Ele se integra perfeitamente com bibliotecas RL populares como Stable Baselines3, permitindo que pesquisadores e educadores avaliem e treinem algoritmos para tarefas de otimização da cadeia de suprimentos.
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