品質重視のcomunicación multiagenteツール

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comunicación multiagente

  • JADEを使用したマルチエージェントフットボールシミュレーションで、AIエージェントが協調してサッカーマッチを自律的に競います。
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    AI Football Cup in Java JADE Environmentとは?
    Java JADE環境におけるAIサッカーカップは、Java Agent DEvelopment Framework(JADE)を利用してフルサッカー大会をシミュレーションするオープンソースデモンストレーションです。各プレイヤーは、自律エージェントとして動き、ボール制御、パス、シュートなどの行動を行い、戦略の実現のためにメッセージのやり取りで連携します。審判やコーチエージェントを含み、ゲームルールを適用し、トーナメントのブロックを管理します。開発者はカスタムルールや機械学習モジュールを追加して意思決定を拡張できます。この環境は、リアルタイムスポーツシナリオ内でのマルチエージェント通信、チームワーク、ダイナミックな戦略計画を示します。
    AI Football Cup in Java JADE Environment コア機能
    • エージェントベースのプレイヤー行動(動き、パス、シュート)
    • JADEメッセージングによるチーム通信
    • トーナメント管理と審判エージェント
    • 戦略を指揮するコーチエージェント
    • 設定可能なシミュレーションパラメータ
  • マルチエージェント強化学習課題においてエージェントが出現通信プロトコルを学習できるPyTorchフレームワーク。
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    Learning-to-Communicate-PyTorchとは?
    このリポジトリは、PyTorchを使用したマルチエージェント強化学習における出現通信を実現します。ユーザーは送信者および受信者のニューラルネットワークを設定し、指示ゲームや協力ナビゲーションをプレイさせることで、離散または連続の通信チャネルを開発させます。訓練、評価、学習されたプロトコルの可視化のためのスクリプトや、環境作成、メッセージのエンコード・デコードのユーティリティも提供されています。研究者はカスタムタスクの追加やネットワークアーキテクチャの変更、プロトコルの効率性解析などを行い、エージェント通信の迅速な実験を促進します。
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