Die besten implementação em Java-Lösungen für Sie

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

implementação em Java

  • Ein auf JADE basierender Multi-Agenten-Rahmen für E-Commerce-Verhandlungen, Bestellabwicklung, dynamische Preisgestaltung und Versandkoordination.
    0
    0
    Was ist E-Commerce Multi-Agent System on JADE?
    Das E-Commerce-Multi-Agentensystem auf JADE zeigt, wie autonome Agenten Online-Shopping-Workflows verwalten können. Käuferagenten suchen Produkte und verhandeln Preise mit Verkäuferagenten. Verkäuferagenten verwalten Bestände und Preisstrategien. Logistikagenten planen den Versand und aktualisieren den Bestellstatus. Das System demonstriert die Kommunikation zwischen Agenten via ACL, Verhaltenserweiterung und Containerbereitstellung auf der JADE-Plattform.
  • Eine Java-basierte Implementierung des Contract Net Protocol, die es autonomen Agenten ermöglicht, dynamisch zu verhandeln und Aufgaben in Multi-Agenten-Systemen zuzuweisen.
    0
    0
    Was ist Contract Net Protocol?
    Das Repository des Contract Net Protocol bietet eine vollständige Java-Implementierung des FIPA Contract Net Interaktionsprotokolls. Entwickler können Manager- und Auftragnehmer-Agenten erstellen, die CFP (Call For Proposal), Angebote, Zusagen und Ablehnungen über Agentenkommunikationskanäle austauschen. Der Code umfasst Kernmodule für die Aufgabenverbreitung, Bieteraufnahme, Angebotsevaluation anhand anpassbarer Kriterien, Vertragsvergabe und Überwachung des Ausführungsstatus. Es kann in größere Multi-Agenten-Frameworks integriert oder als eigenständige Bibliothek für Forschungssimulationen, industrielle Planung oder Robotikkoordination verwendet werden.
  • Ein auf KI-Agenten basierendes Multi-Agenten-System unter Verwendung von 2APL und genetischen Algorithmen zur effizienten Lösung des N-Damen-Problems.
    0
    0
    Was ist GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System?
    Der GA-basierte NQueen-Löser verwendet eine modulare 2APL Multi-Agenten-Architektur, bei der jeder Agent eine Kandidatkonfiguration für N-Damen kodiert. Die Agenten bewerten ihre Fitness durch Zählen nicht-angreifender Damenpaare und teilen hochwertige Konfigurationen mit anderen. Genetische Operatoren—Selektion, Kreuzung und Mutation—werden auf die Agentenpopulation angewandt, um neue Kandidatenbretter zu erzeugen. Über aufeinanderfolgende Iterationen konvergieren die Agenten kollektiv auf gültige N-Damen-Lösungen. Das Framework ist in Java implementiert, unterstützt Parameteranpassungen für Populationsgröße, Kreuzungsrate, Mutationswahrscheinlichkeit und Kommunikationsprotokolle der Agenten und liefert ausführliche Protokolle und Visualisierungen des evolutionären Prozesses.
Ausgewählt