Решения modelagem de comportamento de agentes для эффективности

Откройте надежные и мощные modelagem de comportamento de agentes инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

modelagem de comportamento de agentes

  • Открытая многопользовательская платформа, позволяющая реализовать коммуникацию на основе возникающего языка для масштабируемого совместного принятия решений и исследования окружающей среды.
    0
    0
    Что такое multi_agent_celar?
    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
    • Моделирование мультиагентных окружений
    • Настраиваемые политики агентов
    • Скрипты обучения и оценки
    • Инструменты визуализации и логирования
  • Многопользовательская симуляция футбола с использованием JADE, где ИИ-агенты координировано участвуют в автономных футбольных матчах.
    0
    0
    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.
Рекомендуемые