Budowanie samoewolucjonującego systemu wieloagentowego w Pythonie
Systemy wieloagentowe (MAS) rozwiązują złożone problemy poprzez współpracę agentów. Większość systemów opiera się na sztywnych regułach. Możesz jednak zbudować system, w którym agenci uczą się i adaptują samodzielnie.
Samoewolucjonujący system MAS wykorzystuje uczenie przez wzmacnianie (reinforcement learning), aby z czasem ulepszać swoje zachowanie. Agenci ci wykonują trzy czynności:
- Działają we wspólnym środowisku.
- Uczą się na sukcesach i porażkach.
- Aktualizują polityki na podstawie wspólnego doświadczenia.
Możesz to zbudować, wykorzystując trzy technologie:
- Python asyncio do równoległego uruchamiania agentów.
- Q-learning do adaptacji agentów.
- Wspólna pamięć (shared memory) do wymiany wiedzy.
Architektura składa się z czterech części:
- Środowisko: Świat siatki (grid world), w którym agenci znajdują nagrody.
- Agenci: Niezależne byty posiadające tablice Q (Q-tables).
- Koordynator: Zarządza cyklem życia i doświadczeniem agentów.
- Silnik ewolucji (Evolution Engine): Wybiera i wprowadza mutacje u najlepszych agentów.
Silnik ewolucji odpowiada za rozwój. Sortuje on agentów według dopasowania (fitness). Wybiera najlepiej radzące sobie jednostki i tworzy nowe pokolenie. Wykorzystuje mutację do wprowadzania nowych strategii. Pozwala to systemowi na optymalizację bez ingerencji człowieka.
Takie podejście pozwala tworzyć oprogramowanie, które doskonali się poprzez doświadczenie.
Source: https://dev.to/biao_lin_14b493a4944b1361/building-a-self-evolving-multi-agent-system-with-python-8b0
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi