Эффективные 模擬軟件 решения

Используйте 模擬軟件 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

模擬軟件

  • Фреймворк на Python, позволяющий создавать и моделировать ИИ-агентов с настраиваемым поведением и окружением.
    0
    0
    Что такое Multi Agent Simulation?
    Многоагентное моделирование предоставляет гибкий API для определения классов агентов с пользовательскими датчиками, актуаторами и логикой принятия решений. Пользователи настраивают окружения с препятствиями, ресурсами и протоколами связи, затем запускают пошаговые или в реальном времени циклы моделирования. Встроенное логирование, планировщик событий и интеграция с Matplotlib помогают отслеживать состояние агентов и визуализировать результаты. Модульная архитектура легко расширяется новыми поведениями, окружениями и оптимизациями производительности, что делает его отличным выбором для академических исследований, обучения и прототипирования сценариев многопользовательских систем.
    Основные функции Multi Agent Simulation
    • Абстракция класса Agent с настраиваемым поведением
    • Моделирование окружения с препятствиями и ресурсами
    • Событийно-управляемый цикл моделирования
    • Обмен сообщениями и коммуникация между агентами
    • Логирование и метрики производительности
    • Поддержка визуализации с помощью Matplotlib
  • Stemrobo - это AI-агент, который помогает в учебе STEM и обучении робототехнике.
    0
    1
    Что такое Stemrobo?
    Stemrobo разработан для продвижения STEM-образования через практический подход, позволяя студентам и педагогам создавать, программировать и управлять роботами. Он предлагает удобный интерфейс, который проводит пользователей через различные проекты, предоставляя ресурсы и поддержку для содействия обучению в области науки, технологии, инженерии и математики. С такими функциями, как помощь в программировании, симуляция робототехники и взаимодействие в реальном времени, Stemrobo делает сложные концепции доступными для учащихся всех возрастов.
Рекомендуемые