万能な유전자 알고리즘ツール

多様な用途に対応可能な유전자 알고리즘ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

유전자 알고리즘

  • 2APLと遺伝的アルゴリズムを使用したAIエージェントベースのマルチエージェントシステムで、Nクイーン問題を効率的に解決します。
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    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。
  • BotPlayersは、強化学習サポートを備えたAIゲームプレイエージェントの作成、テスト、展開を可能にするオープンソースフレームワークです。
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    BotPlayersとは?
    BotPlayersは、AI駆動のゲームプレイエージェントの開発と展開を合理化する多用途のオープンソースフレームワークです。画面キャプチャ、ウェブAPI、またはカスタムシミュレーションインターフェースをサポートする柔軟な環境抽象化レイヤーを備え、さまざまなゲームと双方向に連携できます。組み込みの強化学習アルゴリズム、遺伝的アルゴリズム、ルールベースのヒューリスティックを含み、データ記録、モデルチェックポイント、パフォーマンス可視化のツールも提供します。モジュラーなプラグインシステムにより、センサー、アクション、AIポリシーをPythonまたはJavaでカスタマイズ可能です。YAMLベースの設定を利用した迅速なプロトタイピングや自動化されたトレーニング・評価パイプラインもあります。Windows、Linux、macOSでクロスプラットフォームに対応し、実験と知的ゲームエージェントの制作を促進します。
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