GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System

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Este framework de agentes de IA combina programação multiagente 2APL com algoritmos genéticos para coordenar agentes autônomos de colocação das rainhas que colaboram e evoluem soluções para o clássico problema das N-Rainhas. Cada agente representa uma configuração potencial do tabuleiro e aplica operações genéticas como seleção, crossover e mutação. O sistema melhora iterativamente as configurações por meio de interações entre agentes e evolução baseada em aptidão, produzindo soluções válidas para N-Queen. Os usuários podem personalizar tamanho da população, taxa de crossover, parâmetros de mutação e políticas dos agentes.
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May 14 2025
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GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System
Este framework de agentes de IA combina programação multiagente 2APL com algoritmos genéticos para coordenar agentes autônomos de colocação das rainhas que colaboram e evoluem soluções para o clássico problema das N-Rainhas. Cada agente representa uma configuração potencial do tabuleiro e aplica operações genéticas como seleção, crossover e mutação. O sistema melhora iterativamente as configurações por meio de interações entre agentes e evolução baseada em aptidão, produzindo soluções válidas para N-Queen. Os usuários podem personalizar tamanho da população, taxa de crossover, parâmetros de mutação e políticas dos agentes.
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Em Destaque

O que é GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System?

O solucionador NQueen baseado em GA usa uma arquitetura modular de multiagentes 2APL na qual cada agente codifica uma configuração candidata de N-Rainhas. Os agentes avaliam sua aptidão contando pares de rainhas não atacantes, e compartilham configurações de alta aptidão com outros. Operadores genéticos — seleção, crossover e mutação — são aplicados na população de agentes para gerar novos tabuleiros candidatos. Em iterações sucessivas, os agentes convergem coletivamente para soluções válidas de N-Rainhas. O framework é implementado em Java, suporta parametrização de tamanho de população, taxa de crossover, probabilidade de mutação e protocolos de comunicação de agentes, além de gerar logs detalhados e visualizações do processo evolutivo.

Quem usará GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System?

  • Pesquisadores de IA e sistemas multiagente
  • Estudantes de ciência da computação aprendendo algoritmos genéticos
  • Educadores demonstrando otimização baseada em agentes
  • Desenvolvedores explorando frameworks OSS de MAS

Como usar GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System?

  • Passo 1: Clonar o repositório Git: git clone https://github.com/vishal7695/Genetic-Algorithm-based-solution-to-NQueen-Problem-using-2APL-multi-agent-system.git
  • Passo 2: Instalar Java JDK 8 ou superior e fazer o download da plataforma 2APL
  • Passo 3: Configurar dependências do projeto e atualizar parâmetros GA nos arquivos de configuração
  • Passo 4: Compilar os agentes em Java e iniciar o interpretador 2APL
  • Passo 5: Executar o script de simulação para iniciar a evolução genética
  • Passo 6: Monitorar os logs do console ou exportar arquivos de resultados para análise
  • Passo 7: Ajustar configurações de comunicação dos agentes ou de GA e reiniciar para testar variações

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System

Principais recursos

  • Integração com framework multiagente 2APL
  • Operações de algoritmo genético: seleção, crossover, mutação
  • Evolução automatizada de soluções N-Queen
  • Parâmetros configuráveis de agentes e GA
  • Avaliação de aptidão e colaboração entre agentes

Os benefícios

  • Busca eficiente via evolução genética baseada em agentes
  • Design modular e extensível de multiagente
  • Políticas de GA e agentes personalizáveis
  • Adaptabilidade de código aberto para pesquisa
  • Ferramenta educativa para conceitos de MAS e GA

Principais Casos de Uso & Aplicações de GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System

  • Resolução de instâncias de problemas N-Queen de tamanhos variados
  • Demonstrações educacionais de algoritmos genéticos e MAS
  • Pesquisas em técnicas de otimização distribuída
  • Benchmarking de desempenho de frameworks multiagente

FAQs sobre GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System

Informações da Empresa GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System

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Principais Concorrentes e Alternativas de GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System?

  • Reinforcement Learning N-Queen Solvers
  • Constraint Programming N-Queen Libraries
  • Integer Programming N-Queen Solutions
  • Other MAS-based optimization frameworks

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