Le solveur NQueen basé sur GA utilise une architecture modulaire multi-agent 2APL où chaque agent encode une configuration candidate pour N-Reines. Les agents évaluent leur fitness en comptant le nombre de paires de reines non en attaque, puis partagent les configurations à haute fitness avec d'autres. Des opérateurs génétiques—sélection, crossover et mutation—sont appliqués à la population d'agents pour générer de nouvelles configurations candidates. Au fil des itérations, les agents convergent collectivement vers des solutions valides pour N-Reines. Le framework est implémenté en Java, supporte le réglage des paramètres de la population, du taux de crossover, de la probabilité de mutation et des protocoles de communication des agents, et fournit des journaux détaillés et des visualisations du processus évolutif.