Solutions comunicación multiagente pour réussir

Adoptez des outils comunicación multiagente conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

comunicación multiagente

  • Une simulation de football multi-agent utilisant JADE, où des agents IA coordonnés jouent de manière autonome des matchs de football.
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    Qu'est-ce que AI Football Cup in Java JADE Environment ?
    Une coupe de football AI dans un environnement Java JADE est une démonstration open-source qui exploite le framework Java Agent DEvelopment (JADE) pour simuler un tournoi de football complet. Elle modélise chaque joueur comme un agent autonome avec des comportements de déplacement, contrôle du ballon, passes et tirs, coordonnés via la transmission de messages pour exécuter des stratégies. Le simulateur inclut des agents arbitres et entraîneurs, applique les règles du jeu et gère les brackets du tournoi. Les développeurs peuvent étendre la prise de décision avec des règles personnalisées ou intégrer des modules d'apprentissage automatique. Cet environnement illustre la communication multi-agent, le travail d'équipe et la planification stratégique dynamique dans un scénario sportif en temps réel.
    Fonctionnalités principales de AI Football Cup in Java JADE Environment
    • Comportements de joueur basés sur les agents (mouvement, passes, tirs)
    • Communication d'équipe via la messagerie JADE
    • Gestion du tournoi et agents arbitres
    • Agents entraîneurs pour l'orchestration des stratégies
    • Paramètres de simulation configurables
  • Une plateforme PyTorch permettant aux agents d'apprendre des protocoles de communication émergents dans des tâches d'apprentissage par renforcement multi-agent.
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    Qu'est-ce que Learning-to-Communicate-PyTorch ?
    Ce dépôt implémente la communication émergente dans l'apprentissage par renforcement multi-agent avec PyTorch. Les utilisateurs peuvent configurer des réseaux neuronaux pour l'émetteur et le récepteur afin de jouer à des jeux référentiels ou à une navigation coopérative, encourageant les agents à développer un canal de communication discret ou continu. Il fournit des scripts pour l'entraînement, l'évaluation et la visualisation des protocoles appris, ainsi que des utilitaires pour la création d'environnements, le codage et le décodage des messages. Les chercheurs peuvent l'étendre avec des tâches personnalisées, modifier les architectures de réseau et analyser l'efficacité des protocoles, favorisant des expérimentations rapides dans la communication d'agents émergents.
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