Hintergrund
In Multi-Intelligenz-Systemen ist eine ineffiziente Zusammenarbeit in der Regel auf Probleme wie Kommunikationsverzögerungen, ungleiche Aufgabenverteilung oder widersprüchliche Entscheidungsfindung usw. zurückzuführen. Quantum Swarm, ein speziell entwickeltes Multi-Intelligenz-Framework, verfügt über integrierte Optimierungsmechanismen zur Verbesserung der Effizienz der Zusammenarbeit.
Zentrale Lösungen
Im Folgenden werden drei mögliche Optimierungsmethoden vorgestellt:
- Verwendung des integrierten ZeitplanungsalgorithmusDas Framework bietet die folgenden Algorithmen, die direkt aufgerufen werden können:
- Prioritätensetzung
env.set_scheduler('dynamic')Dynamisches Tasking aktivieren - oder durch
env.set_communication('pubsub')Einstellung des Publish-Subscribe-Kommunikationsmodus
- Prioritätensetzung
- Anpassung der Strategien für die Zusammenarbeit::
- Überschreibung in der Klasse Agent
collaborate()Methodologien - Implementierung einer nutzwertbasierten Entscheidungsmatrix
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
env.share_data()Ermöglichung des Informationsaustauschs
- Überschreibung in der Klasse Agent
- Fehlersuche mit Visualisierungstools::
- in Bewegung sein
env.enable_visualizer()Aktivieren der Echtzeitüberwachung - Konzentrieren Sie sich auf den Leerlaufindikator in der Agentenstatusmatrix
- Anpassung der Parameter für die Entscheidungsschwelle zur Optimierung der Häufigkeit der Zusammenarbeit
- in Bewegung sein
Mitnahmeeffekt
Es wird empfohlen, zunächst die voreingestellten Kooperationsmuster des Frameworks auszuprobieren und dann eine Anpassung der Strategie zu erwägen, wenn bestimmte Szenarien auftreten. Regelmäßige Verwendung von Datenanalysetools (env.get_stats()) Bewerten Sie den Optimierungseffekt und bilden Sie einen iterativen Verbesserungsabschluss.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelQuantum Swarm: ein Rahmen für die Zusammenarbeit von Clustern mit mehreren IntelligenzenDie
