Python ഉപയോഗിച്ച് സ്വയം പരിണമിക്കുന്ന ഒരു മൾട്ടി-ഏജന്റ് സിസ്റ്റം നിർമ്മിക്കാം
ഏജന്റുകളുടെ സഹകരണത്തിലൂടെ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ മൾട്ടി-ഏജന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ (MAS) സഹായിക്കുന്നു. മിക്ക സിസ്റ്റങ്ങളും നിശ്ചിത നിയമങ്ങൾ പാലിച്ചാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. എന്നാൽ ഏജന്റുകൾക്ക് സ്വയം പഠിക്കാനും സാഹചര്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് മാറാനും കഴിയുന്ന ഒരു സിസ്റ്റം നിങ്ങൾക്ക് നിർമ്മിക്കാനാകും.
ഒരു സെൽഫ്-ഇവോൾവിംഗ് (self-evolving) MAS കാലക്രമേണ പെരുമാറ്റം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി റൈൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് (reinforcement learning) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ഏജന്റുകൾ മൂന്ന് കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യുന്നു:
- ഒരു പങ്കിട്ട പരിസ്ഥിതിയിൽ (shared environment) പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
- വിജയങ്ങളിൽ നിന്നും പരാജയങ്ങളിൽ നിന്നും പഠിക്കുന്നു.
- കൂട്ടായ അനുഭവങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ പോളിസികൾ (policies) പുതുക്കുന്നു.
താഴെ പറയുന്ന മൂന്ന് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഇത് നിർമ്മിക്കാം:
- ഏജന്റുകളെ ഒരേസമയം പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ Python asyncio.
- ഏജന്റുകളുടെ പൊരുത്തപ്പെടലിനായി (adaptation) Q-learning.
- അറിവ് പങ്കുവെക്കുന്നതിനായി Shared memory.
ഇതിന്റെ ആർക്കിടെക്ചറിൽ നാല് ഭാഗങ്ങളുണ്ട്:
- Environment: ഏജന്റുകൾക്ക് പ്രതിഫലങ്ങൾ (rewards) ലഭിക്കുന്ന ഒരു ഗ്രിഡ് വേൾഡ്.
- Agents: Q-tables ഉള്ള സ്വതന്ത്ര ഘടകങ്ങൾ.
- Coordinator: ഏജന്റുകളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളും അനുഭവങ്ങളും നിയന്ത്രിക്കുന്നു.
- Evolution Engine: മികച്ച ഏജന്റുകളെ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും അവയിൽ മാറ്റങ്ങൾ (mutate) വരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
വളർച്ചയുടെ ചുമതല ഇവല്യൂഷൻ എഞ്ചിൻ ഏറ്റെടുക്കുന്നു. ഇത് ഏജന്റുകളെ അവരുടെ ഫിറ്റ്നസ് (fitness) അനുസരിച്ച് തരംതിരിക്കുന്നു. മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നവരെ തിരഞ്ഞെടുത്ത് പുതിയൊരു തലമുറയെ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. പുതിയ തന്ത്രങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഇത് മ്യൂട്ടേഷൻ (mutation) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് മനുഷ്യസഹായമില്ലാതെ തന്നെ സിസ്റ്റത്തിന് സ്വയം മെച്ചപ്പെടാൻ (optimize) സഹായിക്കുന്നു.
ഈ രീതിയിലൂടെ അനുഭവങ്ങളിലൂടെ മെച്ചപ്പെടുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയറുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ സാധിക്കുന്നു.
Source: https://dev.to/biao_lin_14b493a4944b1361/building-a-self-evolving-multi-agent-system-with-python-8b0
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi