Die Ideen für die Umsetzung von Multi-Agenten-Systemen in dWb+, die bereits in einem früheren Artikel beschrieben wurden, wurden umgesetzt und in einem ersten praktischen Szenario validiert:
Jeder Agent verfügt über einen Zustand den er selbst modifizieren kann und den andere Agenten und der Anwender einsehen können. Des weiteren verfügt jeder über eine individuelle Konfiguration. Diese kann der Agent nicht selbst modifizieren - sie wird ihm bei der Instantiierung durch den Schwarm zugeteilt. Weiterhin verfügt jeder Agent über eine Konfiguration, die die gesamte Population (den gesamten Schwarm) betrifft. Auch diese ist nicht durch den Agenten modifizierbar. Sie existiert nur einmal und wird allen Agenten per Referenz zugänglich gemacht.
Jeder Agent gehört zu einem Schwarm. Ein Schwarm kann aus unbegrenzt vielen Agenten bestehen. Der Schwarm sorgt dafür, dass die Agenten ihren inneren Zustand aktualisieren könnnen: Dazu gibt er jedem einzelnen Agenten Informationen über die Umgebung und die Zustände aller Agenten. Der Agent ermittelt anhand der Informationen aus der Umwelt und den Zuständen der anderen Agenten und seinem inheränten Verhalten etwaige Zustandsänderungen und aktuelisiert seinen Zustand.
Die Implementierung geschieht durch mehrere Module: Der Schwarm ist ein dediziertes Modul, das intern die Agenten verwaltet. Die Agenten treten selbst nicht als Module in Erscheinung. Dazu wurde für die bessere Veranschaulichung ein weiteres Modul geschaffen, das mittels Informationen aus dem Environment und den Zuständen der Agenten den Systemzustand visualisiert.
Die einzelnen Aspekte (Agent, Schwarm, Zustand, Environment) konnten dabei so generifiziert werden, dass Basisklassen entstanden, die die Erstellung weiterer Multi-Agenten-Systeme zur Benutzung in dWb+ wesentlich erleichtern.
Wie man aus den drei angehängten Screenshots sehen kann, entwickelt sich unter den einfachen Agenten mittels Selbstorganisation so etwas wie Ordnung.
GeoJSON in EBMap4D
31.07.2021
Ich habe die Anwendung EBMap4D einer Generalüberholung unterzogen und neue Features hinzugefügt...
WeiterlesenAI und ML Android Basteln C und C++ Chaos Datenbanken Docker dWb+ ESP Wifi Garten Geo Go GUI Hardware Java Jupyter JupyterBinder Komponenten Links Linux Markdown Markup Music Numerik OpenSource PKI-X.509-CA Präsentationen Python QBrowser Rants Raspi Revisited Security Software-Test sQLshell TeleGrafana Verschiedenes Video Virtualisierung Windows Upcoming...
Ich halte mich von den Themen Artificial Intelligence und Machine Learning (Large Language Models) ja fern so gut es geht - vor allem, weil ich das mal studiert habe. Manchmal überkommt mich aber die Neugierde - das Resultat war bisher immer schlechte Laune.
WeiterlesenWie bereits in einem früheren Artikel beschrieben habe verfügt die sQLshell über eine Integration zur Erfassung von Daten aus Dokumentendirekt per Optical Character Recognition. Ich habe diese Integration weiter verfeinert und möchte hier einen exemplarischen Workflow für diese Möglichkeit zeigen
WeiterlesenDiese Seite wird mit allen derzeit in meinem Self-Hosting Homelab betriebenen Services auf Docker-Basis befüllt (Eigenentwicklungen werden nicht genannt, sofern sie keine öffentlich verfügbaren Open-Source-Lösungen darstellen).
WeiterlesenManche nennen es Blog, manche Web-Seite - ich schreibe hier hin und wieder über meine Erlebnisse, Rückschläge und Erleuchtungen bei meinen Hobbies.
Wer daran teilhaben und eventuell sogar davon profitieren möchte, muss damit leben, daß ich hin und wieder kleine Ausflüge in Bereiche mache, die nichts mit IT, Administration oder Softwareentwicklung zu tun haben.
Ich wünsche allen Lesern viel Spaß und hin und wieder einen kleinen AHA!-Effekt...
PS: Meine öffentlichen Codeberg-Repositories findet man hier.