Outils エージェントの相互作用 simples et intuitifs

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エージェントの相互作用

  • Une environnement RL simulant plusieurs agents mineurs coopératifs et compétitifs collectant des ressources dans un monde basé sur une grille pour l'apprentissage multi-agent.
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    Qu'est-ce que Multi-Agent Miners ?
    Multi-Agent Miners offre un environnement de monde en grille où plusieurs agents mineurs autonomes naviguent, creusent et collectent des ressources tout en interagissant. Il supporte des tailles de carte configurables, le nombre d'agents et des structures de récompenses, permettant aux utilisateurs de créer des scénarios compétitifs ou coopératifs. Le framework s'intègre aux bibliothèques RL populaires via PettingZoo, fournissant des API standardisées pour les fonctions reset, step et render. Les modes de visualisation et le support de journalisation aident à analyser comportements et résultats, idéal pour la recherche, l'éducation et le benchmarking d'algorithmes en apprentissage par renforcement multi-agent.
    Fonctionnalités principales de Multi-Agent Miners
    • Environnement multi-agent basé sur une grille
    • Scénarios coopératifs et compétitifs
    • Compatibilité avec l'API PettingZoo
    • Paramètres de carte et de récompense personnalisables
    • Outils de visualisation et de journalisation
  • Une plateforme basée sur Java permettant le développement, la simulation et le déploiement de systèmes multi-agents intelligents avec des capacités de communication, de négociation et d'apprentissage.
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    Qu'est-ce que IntelligentMASPlatform ?
    L'IntelligentMASPlatform est conçue pour accélérer le développement et le déploiement de systèmes multi-agents en proposant une architecture modulaire avec des couches séparées pour les agents, l'environnement et les services. Les agents communiquent en utilisant la messagerie ACL conforme à FIPA, permettant une négociation et une coordination dynamiques. La plateforme inclut un simulateur d'environnement polyvalent qui permet aux développeurs de modéliser des scénarios complexes, de planifier des tâches d'agents et de visualiser les interactions en temps réel via un tableau de bord intégré. Pour des comportements avancés, elle intègre des modules d'apprentissage par renforcement et supporte des plugins de comportements personnalisés. Les outils de déploiement permettent d'emballer les agents en applications autonomes ou en réseaux distribués. De plus, l'API de la plateforme facilite l'intégration avec des bases de données, des appareils IoT ou des services IA tiers, la rendant adaptée à la recherche, à l'automatisation industrielle et aux cas d'utilisation en villes intelligentes.
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