JaCaMo fournit un environnement unifié pour concevoir et exécuter des systèmes multi-agents (MAS) en intégrant trois composants principaux : le langage de programmation Jason pour les agents BDI, CArtAgO pour la modélisation environnementale basée sur des artefacts, et Moise pour la spécification des structures organisationnelles et roles. Les développeurs peuvent écrire des plans d'agents, définir des artefacts avec des opérations, et organiser des groupes d'agents sous des cadres normatifs. La plateforme inclut des outils pour la simulation, le débogage et la visualisation des interactions MAS. Avec le support pour l'exécution distribuée, des référentiels d'artefacts, et une messagerie flexible, JaCaMo permet un prototypage rapide et la recherche dans des domaines tels que l'intelligence en essaim, la robotique collaborative et la prise de décision distribuée. Son design modulaire assure l'évolutivité et l'extensibilité à travers des projets académiques et industriels.
Fonctionnalités principales de JaCaMo
Programmation d'agents BDI avec Jason
Modélisation de l'environnement d'artefacts avec CArtAgO
Spécification organisationnelle avec Moise
Support en ligne de commande et IDE
Outils de simulation et de débogage
Exécution distribuée et messagerie
Avantages et inconvénients de JaCaMo
Inconvénients
Aucune information directe sur les prix disponible.
Aucune application mobile ou extension de navigateur trouvée.
Peut avoir une courbe d'apprentissage abrupte en raison de son paradigme de programmation orienté multi-agents complexe.
Avantages
Prend en charge la programmation complète de systèmes multi-agents incluant agents, environnement et organisation.
Conçu pour des applications nécessitant autonomie, décentralisation, coordination et ouverture.
Open-source avec un dépôt GitHub actif.
Fournit des ressources éducatives et des cours pour l'apprentissage des systèmes multi-agents.
Inclut une interface en ligne de commande pour créer, exécuter et gérer des applications multi-agents.
Prend en charge l'intégration avec des frameworks comme ROS pour le développement de robots autonomes.
AutoDRIVE Cooperative MARL est un cadre open-source conçu pour entraîner et déployer des politiques d'apprentissage par renforcement multi-agent coopératif (MARL) pour des tâches de conduite autonome. Il s'intègre avec des simulateurs réalistes pour modéliser des scénarios de trafic tels que les intersections, le convoi sur autoroute et la fusion. Le cadre implémente une formation centralisée avec une exécution décentralisée, permettant aux véhicules d'apprendre des politiques partagées pour maximiser l'efficacité et la sécurité globales du trafic. Les utilisateurs peuvent configurer les paramètres de l’environnement, choisir parmi des algorithmes MARL de base, visualiser la progression de l'apprentissage et évaluer la coordination des agents.
Fonctionnalités principales de AutoDRIVE Cooperative MARL