План на курса

Въведение в многоагентските системи

  • Обзор на агентите, околната среда и модели за взаимодействие
  • Сътрудничество, конкурентност и автономия в агенски системи
  • Приложения в логистиката, роботиката и подкрепата на решаването на задачи

Основни концепции за архитектурата на агентите

  • Реактивни против делиберативни агенти
  • Протоколи за комуникация и модели за координация
  • Представяне на информация и обща състояние

Имплементация на агенти в Python

  • Създаване на агенти, използвайки рамката Mesa
  • Моделиране на околните среди и взаимодействията
  • Симулиране на поведение на агенти и визуализация

Координация и комуникация

  • Предаване на съобщения и архитектури с обща памет
  • Преговаряне, консенсус и разпределение на задачи
  • Алгоритми за координация (мрежа от договори, пазарни модели, стаяни модел)

Обучение и адаптация в многоагентски системи

  • Обучение с подкрепа за множество агенти
  • Кооперативни против конкурентни динамики при обучението
  • Използване на PettingZoo и Stable-Baselines3 за многоагентско обучение с подкрепа (MARL)

Разпределено изчисление и масштабиране

  • Използване на Ray за разпределени многоагентски симуляции
  • Управление на конкурентността и синхронизацията
  • Паралелно изчисление и управление на общи ресурси

Сътрудничество между човек и агент

  • Проектиране на интерфейси за координация при участия на човека
  • Хибридни работни процеси с подкрепа от ИИ за решение на задачи
  • Етични и оперативни разглеждания

Финален проект

  • Проектиране и имплементация на многоагентска система с Python
  • Демонстриране на координация и обучение между агенти
  • Представяне на резултатите от симуляциите и анализ на производителността

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Добра умение в програмирането на Python
  • Добро разбиране на обучението с подкрепа или проектирането на агенти с изкуствен интелект (AI)
  • Основно познаване на разпределените системи и концепциите за мрежовете

Целева група

  • Системни архитекти, проектиращи сътруднически или разпределени системи на ИИ
  • Научни изследователи, работещи в областта на координацията и колективната интелигентност
  • Инженери, развиващи хибридни човек-агентски или многоагентски работни процеси
 28 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории