Решения Pfadfindung для эффективности

Откройте надежные и мощные Pfadfindung инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

Pfadfindung

  • 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
  • Эффективные приоритетные эвристики MAPF (ePH-MAPF) быстро вычисляют маршруты нескольких агентов без столкновений в сложных условиях, используя инкрементальный поиск и эвристики.
    0
    0
    Что такое ePH-MAPF?
    ePH-MAPF обеспечивает эффективный процесс вычисления путей без столкновений для десятков и сотен агентов на сеточных картах. Использует приоритетные эвристики, техники инкрементального поиска и настраиваемые метрики стоимости (Манхэттен, Евклид), чтобы сбалансировать скорость и качество решения. Пользователи могут выбрать разные эвристические функции, интегрировать библиотеку в системы на Python и тестировать производительность на стандартных сценариях MAPF. Код модульный и хорошо документирован, что позволяет исследователям и разработчикам расширять его для динамических препятствий или специализированных сред.
Рекомендуемые