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MultiAgentsControlSystemFormation代码仓库。

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简介:
对多主体系统进行控制分析与仿真的研究,着重于自动控制法则的抽象化分析,该法则旨在使机器人的多代理系统能够在三维空间中精确地实现预定的编队。首先,我们对多智能体控制领域的最新进展进行了深入调研,随后,我们设计并开发了一款图形化软件应用程序,用于模拟所提出的方法并进行对比评估,从而明确每种方法的优势与劣势。为了运行该程序,用户需在命令行中执行 `main.py` 命令,并在图形界面上配置模拟的初始条件。该应用程序具备灵活的设置选项,包括:机器人数量(即编队中特工的数量)、所需的编队形式、代理商所需要的控制律、以及用于构建其行为模式的代理商模型。此外,用户还可以调整模拟的参数设置,例如步进时间(即采样时间)、最长时间(模拟停止的时间),以及所模拟的空间维度:2D(适用于陆地车辆)或3D(适用于飞行车辆)。

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客服
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  • MIMIC-Code: MIMIC
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    MIMIC-Code是专为医疗数据分析设计的开源代码库,旨在支持使用MIMIC数据库的研究与开发工作。 MIMIC代码存储库是一个研究社区共享的平台,旨在成为分析代码的中央枢纽,用于分享、完善及重复使用相关代码。该存储库由许多结构化查询语言(SQL)脚本组成,这些脚本在多个系统中构建MIMIC-III数据库,并从原始数据中提取有用的概念。此外还提供了详细的Jupyter笔记本段落档,记录了在MIMIC-III上进行的分析。 此存储库的组织如下: 1. 包含各种速度测试。 2. 提供用于在关系数据库管理系统(RDMS)中构建MIMIC-III的脚本,尤其是我们选择的RDMS系统中的相关脚本。 3. MIMIC-III数据中有用视图/摘要部分,例如人口统计学、器官衰竭评分、疾病严重程度评估等。子文件夹详细列出了生成的概念。 这些资源为研究者提供了极大的便利和参考价值,使他们能够更好地理解和利用MIMIC数据库中的信息。
  • 管理系统的源
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    《仓库管理系统源代码》是一套用于自动化仓储操作的计算机程序原始编码,涵盖库存控制、货物追踪及出入库记录等核心功能。 该程序主要应用于生产制造厂,并结合了采购、销售及生产等多个环节的功能。开源部分包括仓库系统的后台管理系统,在实施过程中使用了大量的硬件设备,涉及到了Windows CE系统、Android系统等PDA设备,以及各种打印机、条码打印机和感应设备。这些硬件在整个项目中占据了主导地位,而后台管理系统则起到辅助作用。 程序采用.NET MVC进行开发,并大量运用了jQuery和Bootstrap框架。数据库方面,则选择了SQL Server作为主要的存储工具。
  • PRIMAL2:PRIMAL2培训-公共
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    PRIMAL2:PRIMAL2培训代码-公共仓库 是一个开放源码项目,旨在提供用于PRIMAL2算法训练的代码资源。此仓库欢迎社区贡献和反馈,共同促进技术进步与知识共享。 PRIMAL_2:通过强化和模仿多主体学习进行寻路-终身设置代码cd进入od_mstar3文件夹。执行命令`python3 setup.py build_ext --inplace`返回到git文件夹的根目录,运行`python3`并输入 `import cpp_mstar` 进行检查。根据变量选择元代理的适当数量,包括NUM_META_AGENTS和NUM_IL_META_AGENTS在parameters.py中定义。RL元代理的数量由总元代理与IL元代理之间的差值(即 NUM_RL_META_AGENTS = NUM_META_AGENTS - NUM_IL_META_AGENTS)隐式确定。通过修改 parameters.py 中的 training_version 来命名训练调用 `python driver.py`,driver.py 是程序的主要驱动文件。
  • C语言练习.rar
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    C语言练习代码仓库包含了多种基础到中等难度的C语言编程示例和练习,适合初学者及进阶学习者使用,旨在帮助用户通过实践加深对C语言的理解。 在开发者的日常工作中,优秀的开源库能够帮助他们解决许多常见的编程问题,避免重复劳动。每种编程语言都有相应的开源库支持,比如Python因其丰富的第三方库而受到初学者的欢迎。那么有人可能会问:C语言有哪些好用的开源库呢?这里整理了一些经过测试后认为实用的C语言开源库,希望能对大家有所帮助。 1. **libuv** 是一个异步跨平台IO库,与之类似的还有libevent。作为Node.js的基础实现之一,libuv在易用性、性能和跨平台集成方面表现出色。我通常使用它来处理一些需要跨不同操作系统(如Android、iOS、Windows、Linux)的网络通信问题,在这些系统上编译和运行都非常顺畅。 2. **mongoose** 是一个功能强大的C语言网络库,只需包含一个头文件(.h) 和源码文件 (.c),就可以轻松集成到项目中。如果你需要创建HTTP API或简单的HTTP服务器来提供静态网页服务,它能够用很少的代码实现这些需求。尽管如此,它的性能相对一般,并且使用了select机制作为其通信层,因此在处理大量并发连接时可能会遇到限制。 以上就是一些实用性强、经过验证有效的C语言开源库推荐。希望对你有所帮助!
  • TransBTS官方:此包含TransBTS的官方
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    简介:TransBTS官方代码库汇集了该模型的全部官方源码,便于研究人员和开发者学习、实验及进一步开发。 TransBTS:使用变压器的多模式脑肿瘤分割 这是正式实现的一部分。可以从相关来源获取多模式脑肿瘤数据集(BraTS 2019)。 3D TransBTS架构描述如下: 要求: - Python 3.7 - PyTorch 1.6.0 - TorchVision 0.7.0 数据预处理步骤包括从下载的数据集中将.nii文件转换为.pkl文件,并进行日期归一化。 运行命令:`python3 preprocess.py` 训练过程涉及在BraTS数据集上使用训练脚本。分布式培训可用于建议的TransBTS模型,其中--nproc_per_node参数指定了使用的GPU数量,而--master_port则用于指定端口号。 运行命令:`python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --master_port 20003 train.py` 测试已训练好的模型时,请使用相应的测试脚本。