このAIエージェントフレームワークは、2APLのマルチエージェントプログラミングと遺伝的アルゴリズムを組み合わせて、自律的なクイーン配置エージェントを協調させ、古典的なNクイーン問題の解決策を進化させます。各エージェントは潜在的な盤面の構成を表し、選択、交差、突然変異などの遺伝操作を適用します。システムはエージェント間の相互作用と適応度に基づく進化を通じて構成を改善し、有効なNクイーン解を生成します。ユーザーは集団サイズ、交差率、突然変異パラメータ、エージェントポリシーをカスタマイズできます。
このツールを宣伝する
このツールを更新する
GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System
このAIエージェントフレームワークは、2APLのマルチエージェントプログラミングと遺伝的アルゴリズムを組み合わせて、自律的なクイーン配置エージェントを協調させ、古典的なNクイーン問題の解決策を進化させます。各エージェントは潜在的な盤面の構成を表し、選択、交差、突然変異などの遺伝操作を適用します。システムはエージェント間の相互作用と適応度に基づく進化を通じて構成を改善し、有効なNクイーン解を生成します。ユーザーは集団サイズ、交差率、突然変異パラメータ、エージェントポリシーをカスタマイズできます。
フィーチャー
GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent Systemとは？
GAベースのNQueenソルバーは、候補Nクイーン配置をエンコードする各エージェントを持つモジュール式の2APLマルチエージェントアーキテクチャを使用します。エージェントは非攻撃クイーンペア数をカウントして適応度を評価し、高い適応度の構成を他のエージェントと共有します。選択、交差、突然変異の遺伝子操作は、エージェント集団全体に適用され、新たな候補盤を生成します。反復を重ねることで、エージェントは有効なNクイーン解に収束していきます。このフレームワークはJavaで実装されており、集団サイズ、交差率、突然変異確率、エージェント通信プロトコルのパラメータ調整をサポートし、詳細なログや進化過程の可視化を出力します。
誰がGA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent Systemを使うの？
- AIとマルチエージェントシステムの研究者
- 遺伝的アルゴリズムを学ぶコンピューターサイエンス学生
- エージェントベースの最適化を実演する教育者
- オープンソースのMASフレームワークを探索する開発者
GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent Systemの使い方は？
- ステップ1：リポジトリをクローン：git clone https://github.com/vishal7695/Genetic-Algorithm-based-solution-to-NQueen-Problem-using-2APL-multi-agent-system.git
- ステップ2：Java JDK 8以上をインストールし、2APLプラットフォームをダウンロード
- ステップ3：プロジェクトの依存関係を設定し、設定ファイルでGAパラメータを更新
- ステップ4：Javaエージェントをコンパイルし、2APLインタプリタを起動
- ステップ5：シミュレーションスクリプトを実行して遺伝的進化を開始
- ステップ6：コンソールログを監視または結果ファイルをエクスポートして解を分析
- ステップ7：エージェント通信やGA設定を調整し、再実行してバリエーションをテスト
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent Systemの主な特長・利点
コア機能
- 2APLマルチエージェントフレームワークの統合
- 遺伝的アルゴリズム操作：選択、交差、突然変異
- 自動的なNクイーン解の進化
- 設定可能なエージェントとGAパラメータ
- 適応度評価とエージェントの協調
利点
- エージェントベースの進化により効率的な探索
- モジュール型・拡張可能なマルチエージェント設計
- カスタマイズ可能なGAとエージェントポリシー
- 研究に適したオープンソースの適応性
- MASとGAの概念を教育するツール
GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent Systemの主な使用ケース・アプリケーション
- さまざまなサイズのNクイーン問題の解決
- 遺伝的アルゴリズムとMASの教育的デモンストレーション
- 分散最適化技術に関する研究
- マルチエージェントフレームワークの性能比較
GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent SystemのFAQs
GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System会社情報
GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System のレビュー
5/5
GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent Systemの主な競合と代替品は？
- Reinforcement Learning N-Queen Solvers
- Constraint Programming N-Queen Libraries
- Integer Programming N-Queen Solutions
- Other MAS-based optimization frameworks
あなたも好きかもしれません：
Phoenix AI Assistantは、インテリジェントな自動化およびパーソナライズされたサポートを使用してタスクの効率化を支援します。
Flowithは、無料の🍌Nano Banana Proやその他の効果的なモデルを提供するキャンバスベースのエージェント型ワークスペースです...
AWS Bedrock上でLangChainを使用してカスタマイズ可能なAIエージェントを構築するソリューション。基盤モデルとカスタムツールを活用。
scenario-goは、複雑なLLM駆動の会話ワークフローを定義し、プロンプト、コンテキスト、およびマルチステップAIタスクを管理するためのGo SDKです。
LangGraph Learnは、グラフベースのAIエージェントワークフローをデザインし実行するためのインタラクティブGUIを提供し、言語モデルチェーンを視覚化します。
AI Libraryは、モジュラーなチェーンとツールを使用してカスタマイズ可能なAIエージェントを構築・展開するための開発者プラットフォームです。
RModelは、高度な会話およびタスク駆動型アプリケーションのためにLLM、ツール統合、メモリを調整するオープンソースのAIエージェントフレームワークです。
LangGraph GUIのビジュアルグラフベースのオーケストレーションと言語モデルワークフローの実行のためのFastAPIバックエンドを提供します。