🐺 agenttorch-test

AgentTorch 프레임워크를 활용한 포식자-피식자(Predator-Prey) 생태계 시뮬레이션.

개요

격자 환경에서 포식자·피식자·풀의 상호작용을 에이전트 기반 모델로 시뮬레이션한다. AgentTorch의 기본 기능을 탐색하고 학습하기 위한 테스트 프로젝트.

시뮬레이션 구성

요소	수량
포식자 (Predator)	40
피식자 (Prey)	80
풀 패치 (Grass)	450
격자 크기	18 × 25

주요 기능

• 포식자의 사냥(Hunt), 이동(Move) 행동 모델링
• 피식자의 먹이(Eat), 이동(Move) 행동 모델링
• 풀의 성장(Grow) 사이클
• 시뮬레이션 결과 GIF/MP4 시각화

기술 스택

• Python 3.11
• AgentTorch v0.4
• PyTorch, NumPy
• YAML 기반 설정 관리

실행 방법

python main.py

결과는 plots/ 폴더에 저장된다.

프로젝트 구조

agenttorch-test/
├── main.py             # 시뮬레이션 실행
├── config.yaml         # 파라미터 설정
├── substeps/           # 행동 모듈 (hunt, move, eat, grow)
├── helpers/            # 유틸리티
├── data/               # 초기 상태 데이터
├── media/              # 시뮬레이션 결과 영상
└── docs/               # 문서 및 튜토리얼

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