Umfassende modelagem de comportamento de agentes-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von modelagem de comportamento de agentes-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

modelagem de comportamento de agentes

  • Ein Open-Source-Multi-Agenten-Framework, das aufkommende sprachbasierte Kommunikation ermöglicht, um skalierbare kollaborative Entscheidungsfindung und Umweltexploration zu erleichtern.
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    Was ist multi_agent_celar?
    multi_agent_celar ist als modulares KI-Plattform konzipiert, die aufkommende Sprachkommunikation zwischen mehreren intelligenten Agenten in simulierten Umgebungen ermöglicht. Benutzer können das Verhalten der Agenten über Policy-Dateien definieren, Umgebungsparameter konfigurieren und koordinierte Trainingssitzungen starten, bei denen die Agenten ihre eigenen Kommunikationsprotokolle entwickeln, um kooperative Aufgaben zu lösen. Das Framework umfasst Evaluierungsskripte, Visualisierungstools und Unterstützung für skalierbare Experimente, was es ideal für Forschungsarbeiten zu Multi-Agenten-Kollaboration, aufkommender Sprache und Entscheidungsprozessen macht.
    multi_agent_celar Hauptfunktionen
    • Aufkommende sprachbasierte Kommunikationsprotokolle
    • Simulation von Multi-Agenten-Umgebungen
    • Konfigurierbare Agentenrichtlinien
    • Trainings- und Evaluierungsskripte
    • Visualisierungs- und Logging-Tools
  • 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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