Multi-Agent Surveillance предлагает гибкую симуляционную среду, в которой несколько ИИ-агентов выступают в роли хищников или жертв в дискретном мире на сетке. Пользователи могут настраивать параметры окружения, такие как размеры сетки, количество агентов, радиусы обнаружения и структуры вознаграждения. В репозитории есть классы на Python для поведения агентов, скрипты генерации сценариев, встроенная визуализация с помощью matplotlib и бесшовная интеграция с популярными библиотеками обучения с подкреплением. Это облегчает создание эталонных тестов для координации нескольких агентов, разработку нестандартных стратегий наблюдения и проведение воспроизводимых экспериментов.

Этот репозиторий содержит универсальную коллекцию компонентов многопользовательских систем и методов распределенной ИИ-координации. Он включает реализации алгоритмов согласия, протоколов переговоров Contract-Net, аукционных методов распределения задач, стратегий формирования коалиций и коммуникационных framework между агентами. Пользователи могут использовать встроенные среды моделирования для моделирования и тестирования поведения агентов при различных топологиях сети, сценариях задержки и отказах. Модульная структура позволяет разработчикам и исследователям интегрировать, расширять или настраивать отдельные модули координации для приложений в робототехнике, Интернете вещей, умных сетях и системах распределенного принятия решений.