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Die besten Agentenverhaltensdesign-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte Agentenverhaltensdesign-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

Agentenverhaltensdesign

  • Java-Action-Bool

    Ein Java-Modul, das Boolesche Operationen (UND, ODER, NICHT, XOR) als Aktionen für LightJason-Agenten bereitstellt.
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    Was ist Java-Action-Bool?
    Java-Action-Bool integriert sich nahtlos in das LightJason-Multi-Agenten-Framework, sodass Entwickler bereitgestellte boolesche Logikaktionen in ihren Agentenprogrammen verwenden können. Anstatt benutzerdefinierte boolesche Prüfungen zu schreiben, können Sie die bereitgestellten Aktionen wie ActionBoolAnd, ActionBoolOr, ActionBoolNot und mehr aufrufen. Diese Aktionen evaluieren Wahrheitswerte zur Laufzeit und leiten das Verhalten der Agenten, reduzieren boilerplate-Code und vereinfachen die Plan-Definitionen in kognitiven und reaktiven Agentensystemen.
    Java-Action-Bool Hauptfunktionen
    • ActionBoolAnd – logische UND-Operation
    • ActionBoolOr – logische ODER-Operation
    • ActionBoolNot – logische NICHT-Operation
    • ActionBoolXor – exklusives ODER
    • ActionBoolNand, NOR, XNOR – erweiterte boolesche Operationen
    • Nahtlose Integration mit LightJason-Plänen

  • Multi-Agent Systems

    Ein Open-Source-Multi-Agenten-System-Framework auf Java-Basis, das Agentenverhalten, Kommunikation und Koordination für verteilte Problemlösungen implementiert.
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    Was ist Multi-Agent Systems?
    Multi-Agenten-Systeme sind so konzipiert, dass sie die Erstellung, Konfiguration und Ausführung verteilter agentenbasierter Architekturen vereinfachen. Entwickler können Agentenverhalten, Kommunikationsontologien und Dienstbeschreibungen innerhalb von Java-Klassen definieren. Das Framework kümmert sich um das Einrichten der Container, den Nachrichtentransport und das Lebenszyklusmanagement der Agenten. Auf Basis standardisierter FIPA-Protokolle unterstützt es Peer-to-Peer-Verhandlungen, kollaborative Planung und modulare Erweiterungen. Benutzer können Multi-Agenten-Szenarien auf einer einzelnen Maschine oder über Netzhosts ausführen, überwachen und debuggen, was es ideal für Forschung, Bildung und kleine Einsätze macht.
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