Эффективные stochastic modeling решения

Используйте stochastic modeling инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

stochastic modeling

  • RinSim — это основанный на Java рамочный дискретно-этапный симулятор с несколькими агентами для оценки динамической маршрутизации транспортных средств, каршеринга и логистических стратегий.
    0
    0
    Что такое RinSim?
    RinSim обеспечивает модульную среду моделирования, сосредоточенную на моделировании динамических логистических сценариев с несколькими автономными агентами. Пользователи могут задавать дорожные сети через графовые структуры, конфигурировать парки транспортных средств, включая электромодели с ограничениями по аккумулятору, и моделировать стохастические запросы на сбор и доставку. Архитектура дискретных событий гарантирует точное управление временем и событиями, а встроенные алгоритмы маршрутизации и настраиваемое поведение агентов позволяют проводить обширные эксперименты. RinSim поддерживает метрики вывода, такие как время в пути, потребление энергии и уровень сервиса, а также включает модули визуализации для анализа в реальном времени и после симуляции. Его расширяемый дизайн обеспечивает интеграцию пользовательских алгоритмов, масштабирование до больших парков и воспроизводимые исследовательские рабочие процессы, необходимые для оптимизации стратегий мобильности в академической и промышленной среде.
  • Многоагентная среда обучения с подкреплением, моделирующая роботов-пылесосов, совместно ориентирующихся и чистящих динамические сеточные сценарии.
    0
    0
    Что такое VacuumWorld?
    VacuumWorld — платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для разработки и оценки алгоритмов обучения с подкреплением для мультиагентов. Она предоставляет сеточные среды, в которых виртуальные роботы-пылесосы работают, чтобы обнаруживать и устранять грязь в настраиваемых макетах. Пользователи могут регулировать параметры, такие как размер сетки, распределение грязи, стохастический шум движений и структуры вознаграждения, моделируя разные сценарии. В рамках встроена поддержка протоколов коммуникации между агентами, информационных панелей в реальном времени и логирующих утилит для отслеживания эффективности. С помощью простых API на Python исследователи могут быстро интегрировать свои алгоритмы RL, сравнивать кооперативные и соревновательные стратегии и проводить воспроизводимые эксперименты, что делает VacuumWorld идеальным для академических исследований и обучения.
Рекомендуемые