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Ressourcensammlung

  • JADE를 활용한 가상발전소 수요 반응 조정을 위한 에이전트 기반 시뮬레이션 프레임워크.
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    JADE-DR-VPP란?
    JADE-DR-VPP는 가상발전소(VPP)의 수요 반응(DR)을 구현하는 오픈소스 Java 프레임워크입니다. 각 에이전트는 JADE 메시징을 통해 통신하는 유연한 부하 또는 발전 유닛을 나타내며, 시스템은 DR 이벤트를 조정하고, 부하 조정을 예약하며, 그리드 신호에 맞게 자원을 집계합니다. 사용자는 에이전트 행동을 구성하고, 대규모 시뮬레이션을 실행하며, 에너지 관리 전략의 성능 지표를 분석할 수 있습니다.
    JADE-DR-VPP 핵심 기능
    • 다중 에이전트 수요 반응 오케스트레이션
    • 에이전트 간 실시간 JADE 메시징
    • 구성 가능한 부하 및 발전 에이전트 모델
    • VPP 자원 집계 및 파견
    • 시뮬레이션 결과 내보내기(CSV/JSON)
  • 그리드 기반 세계에서 여러 협력 및 경쟁 에이전트 광부들이 자원을 수집하는 RL 환경으로, 다중 에이전트 학습을 위한 시뮬레이션입니다.
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    Multi-Agent Miners란?
    Multi-Agent Miners는 여러 자율 광부 에이전트들이 이동하고 채굴하며 자원을 수집하는 그리드 월드 환경을 제공합니다. 설정 가능한 맵 크기, 에이전트 수, 보상 구조를 지원하며 경쟁 또는 협력 시나리오를 생성할 수 있습니다. 프레임워크는 PettingZoo를 통해 인기 있는 RL 라이브러리와 통합되어 재설정, 단계 및 렌더링 함수에 대한 표준 API를 제공합니다. 시각화 모드와 로깅 지원으로 행동과 결과 분석이 가능하며, 연구, 교육 및 알고리즘 벤치마킹에 적합합니다.
  • 공개 소스 PyTorch 기반 프레임워크로서 여러 에이전트 강화 학습에서 에이전트 간 통신을 가능하게 하는 CommNet 아키텍처를 구현하여 협력적 의사결정을 지원합니다.
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    CommNet란?
    CommNet은 다중 에이전트가 각각의 시간 단계에서 숨겨진 상태를 공유하고 협력 환경에서 행동 조정을 학습할 수 있도록 하는 연구 지향 라이브러리입니다. 이 라이브러리에는 PyTorch 모델 정의, 훈련 및 평가 스크립트, OpenAI Gym 환경 래퍼, 통신 채널, 에이전트 수, 네트워크 깊이 등을 사용자 정의할 수 있는 유틸리티가 포함되어 있습니다. 연구자와 개발자는 CommNet을 사용하여 내비게이션, 추적-회피, 자원 수집 작업에서 에이전트 간 통신 전략을 프로토타입하고 벤치마킹할 수 있습니다.
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