ModelBench AIは、機械学習モデルのデプロイとメンテナンスのシームレスなソリューションを提供します。さまざまなモデルフレームワークをサポートし、統合と監視プロセスを簡素化し、モデルのライフサイクル全体を管理するための使いやすいインターフェースを提供します。ユーザーはパフォーマンスを簡単に監視し、設定を最適化し、異なるアプリケーション環境でのスケーラビリティを確保することができ、データサイエンティストやエンジニアがインフラの複雑さではなく、イノベーションに集中できるようにします。

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。