Решения estrutura de simulação для эффективности

Откройте надежные и мощные estrutura de simulação инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

estrutura de simulação

  • AgentSimulation — это фреймворк на Python для моделирования автономных агентов в реальном времени в 2D с настройками поведения рулевого управления.
    0
    0
    Что такое AgentSimulation?
    AgentSimulation — это открытая библиотека Python, построенная на Pygame, для моделирования нескольких автономных агентов в 2D-среде. Она позволяет пользователям настраивать свойства агентов, поведения рулевого управления (поиск, бегство, блуждание), обнаружение столкновений, поиск пути и интерактивные правила. С поддержкой визуализации в реальном времени и модульной архитектурой она поддерживает быстрое прототипирование, учебные симуляции и небольшие исследования в области роевого интеллекта или взаимодействия нескольких агентов.
    Основные функции AgentSimulation
    • Множество поведений рулевого управления (поиск, бегство, прибытие, блуждание)
    • Настраиваемые атрибуты агентов (скорость, ускорение)
    • Избегание препятствий и столкновений
    • Визуализация в реальном времени 2D с помощью Pygame
    • Модульные правила взаимодействия среды и агентов
  • Среда на базе Unity ML-Agents для обучения совместных многоагентных задач инспекции в настраиваемых 3D виртуальных сценариях.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent Inspection Simulation?
    Многоагентная симуляция инспекции предоставляет комплексную платформу для моделирования и обучения нескольких автономных агентов для выполнения инспекционных задач в кооперативе в средах Unity 3D. Она интегрируется с набором инструментов Unity ML-Agents, предлагая настраиваемые сцены с целями инспекции, регулируемыми функциями наград и параметрами поведения агентов. Исследователи могут писать собственные сценарии, определять число агентов и задавать учебные планы через API на Python. Пакет поддерживает параллельное обучение, ведение логов в TensorBoard и настраиваемые наблюдения, такие как лазерные лучи, видеопотоки камер и данные о положении. Регулируя гиперпараметры и сложность среды, пользователи могут проводить бенчмарки алгоритмов обучения с подкреплением по показателям охвата, эффективности и координации. Открытый исходный код способствует расширениям для прототипирования роботов, исследований в области кооперативного ИИ и учебных демонстраций в системах с несколькими агентами.
Рекомендуемые