Эффективные 合作代理 решения

Используйте 合作代理 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

合作代理

  • Реализация протокола Contract Net на языке Java, которая обеспечивает автономным агентам возможность динамически вести переговоры и распределять задачи в системах с несколькими агентами.
    0
    0
    Что такое Contract Net Protocol?
    Репозиторий Protocol Net Protocol предоставляет полную Java-реализацию взаимодействия по протоколу FIPA Contract Net. Разработчики могут создавать управляющих и контрактных агентов, которые обмениваются CFP (запросами предложений), предложениями, принятием и отказами через коммуникационные каналы агентов. В код включены основные модули для распространения задач, сбора ставок, оценки предложений на основе настраиваемых критериев, присуждения контрактов и мониторинга выполнения. Его можно интегрировать в большие системы с несколькими агентами или использовать как автономную библиотеку для исследований, промышленных расписаний или командной работы роботов.
    Основные функции Contract Net Protocol
    • Объявление призов для предложений (CFP)
    • Подача и сбор ставок
    • Оценка предложений на основе настраиваемых критериев
    • Динамическое назначение задач и присуждение контрактов
    • Общение агентов через сообщения FIPA ACL
  • Многоагентная среда обучения с подкреплением на базе Python для разработки и моделирования кооперативных и соревновательных AI-агентов.
    0
    0
    Что такое Multiagent_system?
    Multiagent_system предлагает полноценный набор инструментов для построения и управления средами с несколькими агентами. Пользователи могут задавать собственные сценарии моделирования, описывать поведение агентов и использовать предустановленные алгоритмы, такие как DQN, PPO и MADDPG. Фреймворк поддерживает синхронное и асинхронное обучение, позволяя агентам взаимодействовать одновременно или по очереди. Встроенные модули коммуникации облегчают обмен сообщениями между агентами для кооперативных стратегий. Конфигурация экспериментов упрощена с помощью YAML-файлов, а результаты автоматически сохраняются в формате CSV или в TensorBoard. Скрипты визуализации помогают интерпретировать траектории агентов, динамику наград и схемы коммуникации. Разработан для исследовательских и производственных задач, Multiagent_system легко масштабируется от одиночных прототипов до распределенного обучения на GPU-кластеров.
Рекомендуемые