Эффективные Agentenverhaltensmodellierung решения

Используйте Agentenverhaltensmodellierung инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

Agentenverhaltensmodellierung

  • Открытая платформа на Python, объединяющая модели ИИ с множеством агентов и алгоритмы планирования путей для робототехнического моделирования.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning?
    Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning предоставляет полный набор инструментов для разработки и тестирования систем с несколькими агентами в сочетании с классическими и современными методами планирования маршрутов. Включает реализации алгоритмов таких как A*, Dijkstra, RRT и потенциальных полей, а также настраиваемые модели поведения агентов. Встроенные модули моделирования и визуализации позволяют удобно создавать сценарии, осуществлять мониторинг в реальном времени и анализировать производительность. Предназначен для расширения, пользователи могут добавлять новые алгоритмы планирования или модели решений агентов для оценки совместной навигации и распределения задач в сложных условиях.
    Основные функции Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning
    • Моделирование поведения мног_agents
    • Планирование путей A*, Dijkstra, RRT
    • Модули обхода препятствий
    • Среда моделирования
    • Визуализация в реальном времени
  • Открытая многопользовательская платформа, позволяющая реализовать коммуникацию на основе возникающего языка для масштабируемого совместного принятия решений и исследования окружающей среды.
    0
    0
    Что такое multi_agent_celar?
    multi_agent_celar представляет собой модульную платформу ИИ, позволяющую осуществлять коммуникацию между несколькими интеллектуальными агентами на основе возникающего языка в симулированных окружениях. Пользователи могут задавать поведения агентов через файлы политик, настраивать параметры окружения и запускать сессии совместного обучения, в ходе которых агенты развивают собственные протоколы связи для решения кооперативных задач. В состав фреймворка входят скрипты оценки, инструменты визуализации и поддержка масштабируемых экспериментов, что делает его идеальным для исследований в области мультиагентного взаимодействия, возникающих языков и процессов принятия решений.
Рекомендуемые