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- Flowith 是一個基於畫布的代理型工作空間,提供免費的 🍌Nano Banana Pro 和其他高效模型...
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stochastic modeling
專業stochastic modeling工具
專為高效與穩定性設計的stochastic modeling工具,是實現專業成果的不二選擇。
stochastic modeling
RinSim
RinSim 是一個基於 Java 的離散事件多代理模擬框架,用於評估動態車輛路由、共乘和物流策略。
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RinSim 是什麼?
RinSim 提供一個模組化的模擬環境,專注於模擬具有多個自主代理的動態物流場景。用戶可以定義道路網路圖,配置車隊(包括電動模型及電池限制),並模擬采樣到達的接送請求。離散事件架構確保精確的時間控制與事件管理,而內建的路由演算法和可自定義的代理行為允許進行廣泛的實驗。RinSim 支援輸出度量如行程時間、能耗及服務水平,並包含實時和事後的可視化模組。其擴展性設計支持自訂演算法整合,擴展至大型車隊,並可復現研究流程,對於學術與產業中優化流動性策略至關重要。
RinSim 核心功能
離散事件多代理模擬引擎
動態車輛路由及采樣及送貨建模
支援電動車電池限制及充電控制
內建的圖形道路網路管理
可自訂的代理行為與路由演算法
即時與事後的可視化
擴展的插件架構以支援自訂模組
RinSim 優缺點
缺點
限於 Java 平台,需具備程式設計知識
無關商業支援或超出免費使用範疇的價格資訊
無移動或網路應用程式
非完全自主的 AI 代理,而是模擬框架
優點
開源,擁有活躍的 GitHub 倉庫
支援分散式及集中式算法,適用於多樣的物流問題
模組化且可配置,強調科學嚴謹性與品質
支援分散式計算,用於大型因子實驗
文件完整且經過測試
VacuumWorld
一個多智能體強化學習環境,模擬吸塵機器人協作導航與清理動態格狀場景。
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VacuumWorld 是什麼?
VacuumWorld是一個開源模擬平台,旨在促進多智能體強化學習算法的開發與評估。它提供基於格子的環境,虛擬吸塵機器人可在可自定義的布局中運行,檢測並清除塵埃。用戶可以調整網格大小、塵埃分佈、隨機移動噪聲與獎勵結構,以模擬多種場景。框架內建支持智能體之間的通訊協議、即時視覺化儀表板及性能追蹤的紀錄工具。透過簡單的Python API,研究人員可以快速整合其強化學習算法,比較合作或競爭策略並進行可重現的實驗,讓VacuumWorld成為學術研究與教學的理想工具。
VacuumWorld 核心功能
VacuumWorld 優缺點
精選