在本文中，我们将深入探讨基于Agent-Based Modeling（ABM）框架的最新发展，特别是通过一个名为"ABM_Framework_Comparisons"的项目，该项目旨在对比分析业界领先的ABM框架与开源的Julia语言库Agents.jl。我们将讨论ABM的基本概念、其在模拟复杂系统中的应用以及不同框架的特点。 Agent-Based Modeling是一种计算机模拟方法，它允许我们模拟个体（即“代理”）的行为及其在交互过程中的集体动态。这种方法广泛应用于社会科学、经济学、生物学、城市规划等领域，因为它能够揭示传统统计模型无法捕捉的非线性效应和涌现行为。 在ABM.Framework.Comparisons项目中，研究者选择了多个知名的ABM框架进行比较，其中包括NetLogo。NetLogo是Wendell Potter和 Uri Wilensky开发的一款用户友好的开源软件，特别适合教育和初学者，它的图形用户界面和简单的编程语言使得创建和实验复杂的模型变得相对容易。 对比NetLogo等框架，Agents.jl是用Julia语言构建的一个ABM库，它提供了更高级别的抽象和性能优势。Julia是一种高性能的动态编程语言，设计用于数值计算和科学计算。Agents.jl利用了Julia的特性，提供了灵活的代理定义、空间建模选项以及并行计算能力，这使得在大规模模型中运行速度更快。 在基准测试和比较过程中，研究者可能关注以下几个关键指标： 1. **易用性**：评估各个框架的语法清晰度、学习曲线以及文档的完整性。 2. **性能**：比较在相同模型下的运行时间，尤其是在处理大量代理时的效率。 3. **功能丰富性**：分析每种框架提供的建模工具，如空间布局、时间步进机制、数据收集和可视化等。 4. **可扩展性**：考察框架是否支持自定义代理行为、与其他库的集成，以及并行计算能力。 5. **社区支持**：考虑开发者社区的活跃度，问题解决的速度，以及可用的示例和教程。 通过对这些框架的详细比较，我们可以更好地理解它们在不同应用场景下的优缺点，从而选择最适合特定需求的工具。对于那些对ABM感兴趣的开发者和研究人员来说，这样的比较是非常有价值的，它可以帮助他们做出明智的决策，提高工作效率，并推动ABM领域的创新。无论是NetLogo的易用性和教育价值，还是Agents.jl的高性能和灵活性，都在推动着ABM技术的发展和应用。

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This course provides an introduction to the field of artificial intelligence. The major topics covered will include reasoning and representation, search, constraint satisfaction problems, planning, logic, reasoning under uncertainty, and planning under uncertainty.

这是一本配套Artificial intelligence foundation of computational agents的python代码，虽然版本有些不一样，第二版的书籍可以http://www.artint.info/2e/html/ArtInt2e.html观看

Unity ML-Agents 之 环境配置（Anaconda 下载安装等），简单的搭建场景实现简单训练的Demo（内含详细步骤） 一、简单介绍 二、工程地址 三、效果预览 四、实现原理 五、涉及命令 六、注意事项 七、环境搭建 Anacoda 的下载 Anaconda 安装 Unity ML-Agents 资源下载 八、Anacoda 中构建 Unity 训练环境 创建环境 在环境中安装 mlagents 九、Unity 中集成 ML-Agents 十、结合 ML-Agents 和 Unity 开始训练 十一、使用训练好的模型，进行演示 十二、关键脚本

人工智能英文版课件：02 Intelligent Agents.ppt

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资源名称：Rogue Agents（流氓特工） 资源格式：Unity引擎文件 资源大小：5.46GB 项目文件包括： 玩家定制系统 光子的支持 马达加斯加的水平 分区街道级别 统计系统 保存系统 AI典范 动画 Gamejolt API 部门工具包(1.7) 支撑模型 主菜单 游戏预览： 链接：https://pan.baidu.com/s/1XUFwcsPlu9aaisX70nK9hQ 密码：p38l 游戏试玩演示：链接：https://pan.baidu.com/s/1SVA4pWba914GYi9eNms20A 密码：8xo9

Unity ML-Agents工具包 （）（） Unity Machine Learning Agents工具包（ML-Agents）是一个开放源代码项目，使游戏和模拟能够用作训练智能代理的环境。 我们提供最新算法的实现（基于PyTorch），使游戏开发人员和业余爱好者可以轻松地训练2D，3D和VR / AR游戏的智能代理。 研究人员还可以使用提供的易于使用的Python API通过强化学习，模仿学习，神经进化或任何其他方法来训练Agent。 这些训练有素的代理可以用于多种目的，包括控制NPC行为（在多种设置下，例如多代理和对抗），自动测试游戏版本并评估预发布的不同游戏设计决策。 ML-A

官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装