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décision IA

  • Action LightJason pour résoudre des problèmes de programmation linéaire en Java avec définitions dynamiques d'objectifs et de contraintes.
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    Qu'est-ce que Java Action Linearprogram ?
    Le module Java Action Linearprogram fournit une action spécialisée pour le cadre LightJason qui permet aux agents de modéliser et de résoudre des tâches d'optimisation linéaire. Les utilisateurs peuvent configurer des coefficients d'objectif, ajouter des contraintes d'égalité et d'inégalité, sélectionner des méthodes de résolution, et exécuter le solveur dans un cycle de raisonnement de l'agent. Une fois exécutée, l'action retourne les valeurs optimisées des variables et le score de l'objectif que les agents peuvent utiliser pour la planification ou l'exécution ultérieure. Cette composante plug-and-play abstrait la complexité du solveur tout en conservant un contrôle total sur la définition du problème via des interfaces Java.
    Fonctionnalités principales de Java Action Linearprogram
    • Définir des fonctions objectives linéaires
    • Ajouter des contraintes d'égalité et d'inégalité
    • Prend en charge les méthodes simplex et point intérieur
    • Récupérer les affectations optimisées des variables
  • Une plateforme multi-agent open-source permettant une communication basée sur un langage émergent pour une prise de décision collaborative évolutive et des tâches d'exploration environnementale.
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    Qu'est-ce que multi_agent_celar ?
    multi_agent_celar est conçue comme une plateforme d'IA modulaire permettant une communication à langage émergent entre plusieurs agents intelligents dans des environnements simulés. Les utilisateurs peuvent définir le comportement des agents via des fichiers de politique, configurer les paramètres de l'environnement, et lancer des sessions d'entraînement coordonnées où les agents font évoluer leurs propres protocoles de communication pour résoudre des tâches coopératives. Le cadre comprend des scripts d'évaluation, des outils de visualisation, et prend en charge des expériences évolutives, ce qui en fait une solution idéale pour la recherche en collaboration multi-agent, langage émergent et processus de décision.
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