ساخت یک سیستم چندعاملی خودتکاملیافته با Python
سیستمهای چندعاملی (MAS) مسائل پیچیده را از طریق همکاری عاملها حل میکنند. اکثر سیستمها از قوانین ثابت پیروی میکنند. شما میتوانید سیستمی بسازید که در آن عاملها خودشان یاد بگیرند و سازگار شوند.
یک MAS خودتکاملیافته از یادگیری تقویتی (reinforcement learning) برای بهبود رفتار در طول زمان استفاده میکند. این عاملها سه کار انجام میدهند:
- فعالیت در یک محیط مشترک.
- یادگیری از موفقیتها و شکستها.
- بهروزرسانی سیاستها بر اساس تجربه جمعی.
شما میتوانید این سیستم را با استفاده از سه فناوری بسازید:
- Python asyncio برای اجرای همزمان عاملها.
- Q-learning برای سازگاری عاملها.
- حافظه مشترک (Shared memory) برای اشتراکگذاری دانش.
این معماری دارای چهار بخش است:
- محیط (Environment): یک دنیای شبکهای که عاملها در آن پاداشها را پیدا میکنند.
- عاملها (Agents): موجودیتهای مستقلی که دارای جدولهای Q (Q-tables) هستند.
- هماهنگکننده (Coordinator): مدیریت چرخه حیات و تجربه عاملها را بر عهده دارد.
- موتور تکامل (Evolution Engine): بهترین عاملها را انتخاب کرده و دچار جهش میکند.
موتور تکامل مسئولیت رشد را بر عهده دارد. این موتور عاملها را بر اساس میزان برازندگی (fitness) مرتب میکند. بهترین عملکردها را انتخاب کرده و نسل جدیدی میسازد. این موتور از جهش (mutation) برای معرفی استراتژیهای جدید استفاده میکند. این امر به سیستم اجازه میدهد تا بدون کمک دستی، خودش را بهینهسازی کند.
این رویکرد نرمافزاری میسازد که از طریق تجربه بهبود مییابد.
Source: https://dev.to/biao_lin_14b493a4944b1361/building-a-self-evolving-multi-agent-system-with-python-8b0
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi