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Ferramentas comunicación multiagente para otimizar seu trabalho

Use soluções comunicación multiagente que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

comunicación multiagente

  • AI Football Cup in Java JADE Environment

    Uma simulação de futebol multiagente usando JADE, onde agentes de IA coordenam-se para competir em partidas de futebol de forma autônoma.
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    O que é AI Football Cup in Java JADE Environment?
    A Copa de Futebol AI em um ambiente Java JADE é uma demonstração de código aberto que aproveita o Framework de Desenvolvimento de Agentes Java (JADE) para simular um torneio completo de futebol. Modela cada jogador como um agente autônomo com comportamentos para movimento, controle de bola, passe e chute, coordenando via troca de mensagens para implementar estratégias. O simulador inclui árbitros e agentes treinadores, aplica as regras do jogo e gerencia os brackets do torneio. Desenvolvedores podem estender a tomada de decisão com regras personalizadas ou integrar módulos de aprendizado de máquina. Este ambiente ilustra comunicação multiagente, trabalho em equipe e planejamento de estratégias dinâmicas em um cenário esportivo em tempo real.
    Recursos Principais do AI Football Cup in Java JADE Environment
    • Comportamentos de jogadores baseados em agentes (movimento, passe, chute)
    • Comunicação de time via mensagens JADE
    • Gerenciamento de torneios e agentes árbitros
    • Agentes treinadores para orquestração de estratégias
    • Parâmetros de simulação configuráveis

  • Learning-to-Communicate-PyTorch

    Uma estrutura PyTorch que permite que agentes aprendam protocolos de comunicação emergentes em tarefas de aprendizado por reforço multiagente.
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    O que é Learning-to-Communicate-PyTorch?
    Este repositório implementa comunicação emergente em aprendizado por reforço multiagente usando PyTorch. Os usuários podem configurar redes neurais de emissores e receptores para jogar jogos referenciais ou navegação cooperativa, incentivando os agentes a desenvolver um canal de comunicação discreto ou contínuo. Oferece scripts para treinamento, avaliação e visualização dos protocolos aprendidos, além de utilitários para criação de ambientes, codificação e decodificação de mensagens. Pesquisadores podem expandi-lo com tarefas personalizadas, modificar arquiteturas de rede e analisar a eficiência do protocolo, promovendo experimentação rápida em comunicação emergente de agentes.
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