Die besten JADE фреймворк-Lösungen für Sie

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

JADE фреймворк

  • Eine Java-basierte Multi-Agenten-Kommunikationsdemo mit JADE, die eine bidirektionale Interaktion, Nachrichtenanalyse und Agentenkoordination zeigt.
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    Was ist Two-Way Agent Communication using JADE?
    Dieses Repository bietet eine praktische Demonstration der Zwei-Wege-Kommunikation zwischen Agenten, die auf dem JADE-Framework basieren. Es enthält Beispiel-Java-Klassen, die die Agenteninitialisierung, die Erstellung von FIPA-ACL-konformen Nachrichten und die asynchrone Verhaltenssteuerung zeigen. Entwickler können beobachten, wie Agent A eine REQUEST sendet, Agent B die Anfrage bearbeitet und eine INFORM-Nachricht zurückgibt. Der Code zeigt, wie Agenten beim Directory Facilitator registriert werden, zyklische und einmalige Verhaltensweisen verwendet werden, Nachrichtenvorlagen zur Filterung eingesetzt werden und Gesprächssequenzen protokolliert werden. Es ist ein idealer Ausgangspunkt für Prototyping von Multi-Agenten-Austauschen, benutzerdefinierten Protokollen oder der Integration von JADE-Agenten in größere verteilte KI-Systeme.
  • Eine Multi-Agenten-Fußballsimulation mit JADE, bei der KI-Agenten autonom zusammenarbeiten, um in Fußballspielen zu konkurrieren.
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    Was ist AI Football Cup in Java JADE Environment?
    Ein AI-Fußballpokal in einer Java-JADE-Umgebung ist eine Open-Source-Demonstration, die das Java Agent Development Framework (JADE) nutzt, um ein vollständiges Fußballturnier zu simulieren. Es modelliert jeden Spieler als autonomen Agent mit Verhaltensweisen für Bewegung, Ballkontrolle, Passen und Schießen, die via Nachrichtenkoordination Strategien umsetzen. Der Simulator umfasst Schiedsrichter- und Trainer-Agenten, erzwingt Spielregeln und verwaltet Turnierpläne. Entwickler können Entscheidungsfindung durch benutzerdefinierte Regeln erweitern oder Machine-Learning-Module integrieren. Diese Umgebung illustriert Multi-Agenten-Kommunikation, Teamarbeit und dynamische Strategieplanung in einem Echtzeit-Sportszenario.
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