Гибкие Ressourcensammlung решения

Используйте многофункциональные Ressourcensammlung инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

Ressourcensammlung

  • Агентно-ориентированная структура моделирования для координации отклика на спрос в виртуальных электростанциях с использованием JADE.
    0
    0
    Что такое JADE-DR-VPP?
    JADE-DR-VPP — это открытая Java-библиотека, реализующая систему многоагентов для отклика на спрос (DR) в виртуальных электростанциях (VPP). Каждый агент представляет собой гибкий нагрузочный или генерирующий блок, взаимодействующий через сообщения JADE. Система управляет событиями DR, планирует корректировки нагрузки и агрегирует ресурсы для выполнения сигналов сети. Пользователи могут настраивать поведение агентов, запускать масштабные симуляции и анализировать показатели эффективности стратегий управления энергией.
    Основные функции JADE-DR-VPP
    • Оркестрация отклика на спрос с помощью множества агентов
    • Обмен сообщениями в реальном времени через JADE между агентами
    • Настраиваемые модели агентов нагрузки и генерации
    • Агрегация и распределение ресурсов VPP
    • Экспорт результатов моделирования (CSV/JSON)
  • Среда обучения с подкреплением, моделирующая несколько кооперативных и соревновательных агентов-горняков, собирающих ресурсы в мире на основе сетки для обучения мультиагентов.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent Miners?
    Multi-Agent Miners предоставляет среду мира в виде сетки, где несколько автономных минёров происходят навигацию, копают и собирают ресурсы, взаимодействуя друг с другом. Поддерживаются настраиваемые размеры карт, количество агентов и схемы награждения, что позволяет создавать как соревновательные, так и кооперативные сценарии. Интеграция с популярными библиотеками RL через PettingZoo обеспечивает стандартизированные API для функций сброса, шага и отображения. Режимы визуализации и журналирование помогают анализировать поведение и результаты, делая этот инструмент идеальным для исследований, обучения и бенчмаркинга алгоритмов в области мультиагентного обучения с усилением.
  • Открытая фреймворк на базе PyTorch, реализующий архитектуру CommNet для многопользовательского обучения с подкреплением с межагентской коммуникацией, что позволяет совместное принятие решений.
    0
    0
    Что такое CommNet?
    CommNet — это библиотека ориентированная на исследования, реализующая архитектуру CommNet, позволяющую нескольким агентам делиться скрытыми состояниями на каждом шаге времени и обучаться координировать действия в кооперативных средах. Включает определения моделей PyTorch, скрипты обучения и оценки, оболочки среды для OpenAI Gym и утилиты для настройки каналов связи, количества агентов и глубины сети. Исследователи и разработчики могут использовать CommNet для прототипирования и бенчмаркинга стратегий межагентской коммуникации в задачах навигации, преследования–уклонения и сбора ресурсов.
Рекомендуемые