Integrierte Algorithmus-Unterstützung
Die folgenden drei Arten von Gruppenintelligenz-Algorithmen sind standardmäßig in den Rahmen integriert:
- bioinspirierter Algorithmus:: Einschließlich Ameisenkolonie-Optimierung (ACO), Partikelschwarm-Optimierung (PSO), künstliche Bienenkolonie-Algorithmen, usw.
- Intensives LernenMulti-Intelligent Body Version, die klassische Methoden wie Q-Learning, DQN, etc. unterstützt.
- spieltheoretisches ModellBereitstellung von Modellen des kooperativen Wettbewerbs wie Nash-Gleichgewichtslösungen, evolutionäre Spiele, usw.
Mechanismus zur Erweiterung des Algorithmus
- Vererben der BasisklasseBenutzerdefinierte Algorithmen müssen vererbt werden
AlgorithmBaseKlasse, die dieinitialize()im Gesang antwortenupdate()und andere zentrale Methoden - Registrierte Komponentenüber den Dekorateur
@register_algorithm(name)Hinzufügen neuer Algorithmen zur Algorithmenbibliothek des Frameworks - Konfiguration AufrufVerwendung bei der Definition von intelligentem Körperverhalten
agent.use_algorithm('custom_algo')Laden benutzerdefinierter Algorithmen
Erweitertes Beispiel
Hinzufügen einer neuen Variante des Algorithmus für Vogelschwärme:
@register_algorithm('enhanced_boids')
class EnhancedBoids(AlgorithmBase):
def update(self, agents):
# 实现改进的邻居交互逻辑
...
Die Plug-in-Architektur des Frameworks ermöglicht es Algorithmenforschern, sich auf die Entwicklung der Kernlogik zu konzentrieren, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur zu verändern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelQuantum Swarm: ein Rahmen für die Zusammenarbeit von Clustern mit mehreren IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche Arten von KI-Algorithmen werden durch das Quantum Swarm Framework unterstützt? Wie können Algorithmen erweitert werden?
