Outils реализация на Java simples et intuitifs

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реализация на Java

  • Un cadre multi-agent basé sur JADE pour la négociation e-commerce, le traitement des commandes, la tarification dynamique et la coordination des expéditions.
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    Qu'est-ce que E-Commerce Multi-Agent System on JADE ?
    Le système multi-agent e-commerce sur JADE montre comment des agents autonomes peuvent gérer les flux de travail de shopping en ligne. Les agents acheteurs recherchent des produits et négocient les prix avec les agents vendeurs. Les agents vendeurs gèrent les stocks et les stratégies de tarification. Les agents logistique planifient les expéditions et mettent à jour le statut des commandes. Le système montre la communication entre agents via ACL, l'extension du comportement et le déploiement de conteneurs sur la plateforme JADE.
  • Une implémentation basée sur Java du protocole Contract Net permettant aux agents autonomes de négocier et d'allouer des tâches de manière dynamique dans des systèmes multi-agents.
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    Qu'est-ce que Contract Net Protocol ?
    Le dépôt du protocole Contract Net fournit une implémentation Java complète du protocole d’interaction FIPA Contract Net. Les développeurs peuvent créer des agents gestionnaires et contractants échangeant CFP (Call For Proposal), propositions, acceptations et rejets via des canaux de communication entre agents. Le code inclut des modules principaux pour la diffusion de tâches, la collecte d’offres, l’évaluation des propositions selon des critères personnalisables, l’attribution de contrats et la surveillance de l’état d’exécution. Il peut être intégré dans des frameworks multi-agents plus grands ou utilisé comme bibliothèque autonome pour la recherche, la planification industrielle ou la coordination robotique.
  • Un système multi-agent basé sur une IA utilisant 2APL et des algorithmes génétiques pour résoudre efficacement le problème des N-Reines.
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    Qu'est-ce que GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System ?
    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.
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