GA-based NQueen Solver with 2APL Multi-Agent System
0 AvaliaçõesEste 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.
Plataformas e Frameworks de IA
Ambiente de Desenvolvimento
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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
Avaliações de 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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