背景
マルチインテリジェンスシステムでは、非効率的なコラボレーションは、通常、通信の遅延、タスクの不均等な配分、意思決定の衝突などの問題に起因する。
コアソリューション
以下は、考えられる3つの最適化方法である：
- 組み込みのスケジューリング・アルゴリズムを使うフレームワークは以下のアルゴリズムを提供し、直接呼び出すことができる：
- 優先順位付け
env.set_scheduler('dynamic')ダイナミック・タスクを有効にする - または
env.set_communication('pubsub')パブリッシュ・サブスクライブ通信モードの設定
- 優先順位付け
- コラボレーション戦略のカスタマイズ::
- エージェントクラスでのオーバーライド
collaborate()方法論 - 効用ベースの意思決定マトリックスの導入
- とおす
env.share_data()情報共有を可能にする
- エージェントクラスでのオーバーライド
- 可視化ツールによるデバッグ::
- うごきだす
env.enable_visualizer()リアルタイム・モニタリングの有効化 - エージェント状態マトリックスのアイドルインジケータに注目
- コラボレーションの頻度を最適化するために判定しきい値のパラメータを調整する
- うごきだす
持ち帰りポイント
まずはフレームワークのプリセットコラボレーションパターンを試してみて、特定のシナリオに遭遇したときに戦略のカスタマイズを検討することをお勧めする。データ分析ツール(env.get_stats())最適化の効果を評価し、反復改善クロージャーを形成する。
この答えは記事から得たものである。Quantum Swarm：マルチインテリジェンスクラスターコラボレーションのためのフレームワークについて
