Herramientas comunicación multiagente más usadas

Descubre por qué estas herramientas comunicación multiagente son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

comunicación multiagente

  • Una simulación de fútbol multiagente utilizando JADE, donde los agentes de IA se coordinan para competir en partidos de fútbol de forma autónoma.
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    ¿Qué es AI Football Cup in Java JADE Environment?
    Una Copa de Fútbol IA en un entorno Java JADE es una demostración de código abierto que aprovecha el Marco de Desarrollo de Agentes de Java (JADE) para simular un torneo completo de fútbol. Modela cada jugador como un agente autónomo con comportamientos para movimiento, control del balón, pase y tiro, coordinándose mediante paso de mensajes para implementar estrategias. El simulador incluye árbitros y agentes entrenadores, aplica las reglas del juego y gestiona los brackets del torneo. Los desarrolladores pueden extender la toma de decisiones con reglas personalizadas o integrar módulos de aprendizaje automático. Este entorno ilustra la comunicación multiagente, trabajo en equipo y planificación de estrategias dinámicas en un escenario deportivo en tiempo real.
    Características principales de AI Football Cup in Java JADE Environment
    • Comportamientos de jugadores basados en agentes (movimiento, pase, tiro)
    • Comunicación del equipo mediante mensajería JADE
    • Gestión del torneo y árbitros agentes
    • Agentes entrenadores para orquestación de estrategias
    • Parámetros de simulación configurables
  • Un marco de trabajo en PyTorch que permite a los agentes aprender protocolos de comunicación emergentes en tareas de aprendizaje por refuerzo multiagente.
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    ¿Qué es Learning-to-Communicate-PyTorch?
    Este repositorio implementa comunicación emergente en aprendizaje por refuerzo multiagente usando PyTorch. Los usuarios pueden configurar redes neuronales para emisores y receptores para jugar a juegos referenciales o navegación cooperativa, fomentando que los agentes desarrollen un canal de comunicación discreto o continuo. Incluye scripts para entrenamiento, evaluación y visualización de protocolos aprendidos, además de utilidades para crear entornos, codificar y decodificar mensajes. Los investigadores pueden extenderlo con tareas personalizadas, modificar arquitecturas de red y analizar la eficiencia del protocolo, promoviendo experimentos rápidos en comunicación emergente de agentes.
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