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AgentSimulation
AgentSimulation 是一個用於實時 2D 自主代理模擬的 Python 框架,具有可自訂的操控行為。
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AgentSimulation 是什麼?
AgentSimulation 是一個建立在 Pygame 之上的開源 Python 函式庫,用於在 2D 環境中模擬多個自主代理。它允許用戶配置代理屬性、操控行為(如搜尋、逃跑、漫遊)、碰撞檢測、路徑尋找及互動規則。藉由實時渲染和模組化設計,支援快速原型設計、教學模擬及群體智慧或多代理互動的小規模研究。
AgentSimulation 核心功能
多種操控行為(搜尋、逃跑、抵達、漫遊)
可自訂代理屬性(速度、加速度)
障礙物與碰撞避免
與 Pygame 一起的即時 2D 視覺化
模組化環境與代理互動規則
ePH-MAPF
高效優先啟發式MAPF(ePH-MAPF)利用增量搜尋及啟發式算法,快速在複雜環境中計算無碰撞的多代理路徑。
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ePH-MAPF 是什麼?
ePH-MAPF提供一個高效的流程,用於計算數十到數百代理人在格子地圖上的無碰撞路徑。它採用優先啟發式、增量搜尋技術與可自訂的成本度量(曼哈頓距離、歐幾里得距離),在速度與解決方案品質之間取得平衡。使用者可以選擇不同的啟發式函數,將函數整合到Python機器人系統中,並在標準MAPF場景中進行效能基準測試。程式碼模組化且有良好文件,方便研究人員和開發者擴展適用於動態障礙或特殊環境。
ePH-MAPF 核心功能
ePH-MAPF 優缺點
精選