Histórico
Em sistemas de inteligência múltipla, a colaboração ineficiente geralmente decorre de problemas como atrasos na comunicação, distribuição desigual de tarefas ou tomada de decisões conflitantes, etc. O Quantum Swarm, uma estrutura de inteligência múltipla especialmente projetada, tem mecanismos de otimização incorporados para melhorar a eficiência da colaboração.
Soluções essenciais
Veja a seguir três métodos de otimização possíveis:
- Usando o algoritmo de agendamento integradoA estrutura fornece os seguintes algoritmos para serem chamados diretamente:
- priorização
env.set_scheduler('dynamic')Habilitar tarefas dinâmicas - ou por meio de
env.set_communication('pubsub')Configuração do modo de comunicação publish-subscribe
- priorização
- Personalização das estratégias de colaboração::
- Substituir na classe Agent
collaborate()metodologias - Implementação de uma matriz de decisão baseada em utilidade
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
env.share_data()Possibilitando o compartilhamento de informações
- Substituir na classe Agent
- Depuração com ferramentas de visualização::
- estar em movimento
env.enable_visualizer()Ativar o monitoramento em tempo real - Concentre-se no indicador de inatividade na matriz de estado do agente
- Ajuste dos parâmetros de limiar de decisão para otimizar a frequência de colaboração
- estar em movimento
ponto de partida
Recomenda-se experimentar primeiro os padrões de colaboração predefinidos da estrutura e, em seguida, considerar a possibilidade de personalizar a estratégia ao se deparar com cenários específicos. O uso regular de ferramentas de análise de dados (env.get_stats()) Avalie o efeito da otimização e forme um fechamento de aprimoramento iterativo.
Essa resposta foi extraída do artigoQuantum Swarm: uma estrutura para colaboração em clusters de inteligência múltiplaO
