Эффективные environnement en grille решения

Используйте environnement en grille инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

environnement en grille

  • Библиотека Java, предлагающая настраиваемые среды моделирования для мультитсистем Jason Multi-agent, обеспечивающая быстрое прототипирование и тестирование.
    0
    0
    Что такое JasonEnvironments?
    JasonEnvironments предоставляет коллекцию модулей среды, разработанных специально для Jason-мультитсистемы. Каждый модуль открывает стандартизированный интерфейс, чтобы агенты могли воспринимать, действовать и взаимодействовать в различных сценариях, таких как преследование-уклонение, добыча ресурсов и совместные задачи. Библиотека легко интегрируется в существующие проекты Jason: просто добавьте JAR, настройте нужную среду в файле архитектуры агента и запустите симуляцию. Разработчики также могут расширять или настраивать параметры и правила для адаптации среды под свои исследовательские или образовательные нужды.
    Основные функции JasonEnvironments
    • Модуль среды сетевого мира
    • Сценарии predator–prey / преследование-уклонение
    • Планирование в блоковом мире
    • Добыча ресурсов и задачи сотрудничества
    • Стандартизированный интерфейс восприятия-отклика
    • Настраиваемые параметры и правила
  • Среда обучения с подкреплением, моделирующая несколько кооперативных и соревновательных агентов-горняков, собирающих ресурсы в мире на основе сетки для обучения мультиагентов.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent Miners?
    Multi-Agent Miners предоставляет среду мира в виде сетки, где несколько автономных минёров происходят навигацию, копают и собирают ресурсы, взаимодействуя друг с другом. Поддерживаются настраиваемые размеры карт, количество агентов и схемы награждения, что позволяет создавать как соревновательные, так и кооперативные сценарии. Интеграция с популярными библиотеками RL через PettingZoo обеспечивает стандартизированные API для функций сброса, шага и отображения. Режимы визуализации и журналирование помогают анализировать поведение и результаты, делая этот инструмент идеальным для исследований, обучения и бенчмаркинга алгоритмов в области мультиагентного обучения с усилением.
Рекомендуемые