بناء نظام متعدد الوكلاء ذاتي التطور باستخدام Python
تحل الأنظمة متعددة الوكلاء (MAS) المشكلات المعقدة من خلال تعاون الوكلاء. تتبع معظم الأنظمة قواعد ثابتة، ولكن يمكنك بناء نظام يتعلم فيه الوكلاء ويتكيفون من تلقاء أنفسهم.
يستخدم نظام MAS ذاتي التطور التعلم المعزز (reinforcement learning) لتحسين السلوك بمرور الوقت. يقوم هؤلاء الوكلاء بثلاثة أشياء:
- العمل في بيئة مشتركة.
- التعلم من النجاحات والإخفاقات.
- تحديث السياسات بناءً على الخبرة الجماعية.
يمكنك بناء ذلك باستخدام ثلاث تقنيات:
- Python asyncio لتشغيل الوكلاء في نفس الوقت.
- Q-learning لتكيف الوكلاء.
- الذاكرة المشتركة (Shared memory) لمشاركة المعرفة.
تتكون البنية من أربعة أجزاء:
- البيئة (Environment): عالم شبكي حيث يجد الوكلاء المكافآت.
- الوكلاء (Agents): كيانات مستقلة تمتلك جداول Q (Q-tables).
- المنسق (Coordinator): يدير حياة الوكلاء وخبراتهم.
- محرك التطور (Evolution Engine): يختار أفضل الوكلاء ويجري عليها طفرات.
يتولى محرك التطور (Evolution Engine) عملية النمو؛ حيث يقوم بفرز الوكلاء حسب الكفاءة (fitness)، ثم يختار أفضل المؤدين ويشكل جيلاً جديداً. كما يستخدم الطفرات (mutation) لتقديم استراتيجيات جديدة، مما يتيح للنظام تحسين نفسه ذاتياً دون تدخل يدوي.
يخلق هذا النهج برمجيات تتحسن من خلال الخبرة.
المصدر: https://dev.to/biao_lin_14b493a4944b1361/building-a-self-evolving-multi-agent-system-with-python-8b0
مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi