Решения Simulationsframework для эффективности

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

Simulationsframework

  • 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
  • Фреймворк на Python для создания, моделирования и управления системами с множеством агентов с настраиваемыми средами и поведением агентов.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent Systems?
    Multi-Agent Systems предоставляет полный набор инструментов для создания, управления и наблюдения за взаимодействиями автономных агентов. Разработчики могут определить классы агентов с собственной логикой принятия решений, настроить сложные среды с ресурсами и правилами, а также реализовать каналы связи для обмена информацией. Framework поддерживает синхронное и асинхронное планирование, реагирование на события и включает логирование для метрик производительности. Пользователи могут расширять основные модули или интегрировать внешние модели ИИ для повышения интеллекта агентов. Визуализационные средства отображают симуляции в реальном времени или после их выполнения, что помогает анализировать возникающие поведенческие паттерны и оптимизировать параметры системы. От академических исследованиях до прототипных распределенных систем — Multi-Agent Systems упрощает полный цикл симуляций с несколькими агентами.
Рекомендуемые