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AnyLogic 8.7.4中的Pathmind强化学习实验


AnyLogic 8.7.4中的Pathmind强化学习实验

AnyLogic 8.7.4中的一个新实验链接到Pathmind的强化学习(RL)平台,帮助仿真建模师和人工智能从业者利用仿真和AI之间的协同作用。对于大规模和复杂的系统,使用Pathmind RL平台的解决方案优于完善的启发式方法。

这篇文章重点介绍了来自Engineering Group的两个使用Pathmind RL平台的工业案例研究,并介绍了集成的AnyLogic Pathmind实验。

AnyLogic和AnyL必威出款ogic云更新:实验、AGV和道路交通库


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AnyLogic 8.7和AnyL必威出款ogic Cloud在3月底进行了更新。以下是AnyLogic 8.7.3和AnyLogic Cloud改进的快速概述。必威出款

新的密度地图功能。现在,地图不仅可以显示当前时刻的密度,还可以显示指定时期的平均密度。例如,您可以跟踪商店中每小时人数的变化,或者每班通过车间区域的叉车的平均数量。为此,在地图设置中,在Time period参数中选择滑动窗口选项。

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产品交付强化学习


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埃森哲与总部位于旧金山的人工智能公司Pathmind合作,调查模拟中新的强化学习(RL)机会的潜力。

结果非常好。该方法产生的等待时间比最近代理启发式缩短了4倍以上。

在这篇博客文章中,Agustin Albinati总结了模型,介绍了定义神经网络时的三个关键考虑因素,并介绍了他的团队的调查结果。链接在博客文章的最后是一步一步的如何使用Pathmind。继续读下去!

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