Открытая многопользовательская платформа, позволяющая реализовать коммуникацию на основе возникающего языка для масштабируемого совместного принятия решений и исследования окружающей среды.
multi_agent_celar представляет собой модульную платформу ИИ, позволяющую осуществлять коммуникацию между несколькими интеллектуальными агентами на основе возникающего языка в симулированных окружениях. Пользователи могут задавать поведения агентов через файлы политик, настраивать параметры окружения и запускать сессии совместного обучения, в ходе которых агенты развивают собственные протоколы связи для решения кооперативных задач. В состав фреймворка входят скрипты оценки, инструменты визуализации и поддержка масштабируемых экспериментов, что делает его идеальным для исследований в области мультиагентного взаимодействия, возникающих языков и процессов принятия решений.
Основные функции multi_agent_celar
Протоколы коммуникации на основе возникающего языка
Что такое AI Football Cup in Java JADE Environment?
AI футбольный Кубок в среде Java JADE — это открытая демонстрация, использующая Java Agent DEvelopment Framework (JADE) для моделирования полного футбольного турнира. Каждый игрок моделируется как автономный агент с поведениями для движения, контроля мяча, передачи и удара, координируя стратегии через обмен сообщениями. Симулятор включает судей и тренеров, обеспечивает соблюдение правил и управляет сетками турнира. Разработчики могут расширить принятие решений с помощью пользовательских правил или интеграции модулей машинного обучения. Эта среда демонстрирует взаимодействие многопользовательских агентов, командную работу и динамическое планирование стратегий в реальном спортивном сценарии.
Основные функции AI Football Cup in Java JADE Environment
Что такое Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning?
Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning предоставляет полный набор инструментов для разработки и тестирования систем с несколькими агентами в сочетании с классическими и современными методами планирования маршрутов. Включает реализации алгоритмов таких как A*, Dijkstra, RRT и потенциальных полей, а также настраиваемые модели поведения агентов. Встроенные модули моделирования и визуализации позволяют удобно создавать сценарии, осуществлять мониторинг в реальном времени и анализировать производительность. Предназначен для расширения, пользователи могут добавлять новые алгоритмы планирования или модели решений агентов для оценки совместной навигации и распределения задач в сложных условиях.
Основные функции Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning