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課題のためにマルチエージェント システムを実装する必要があります。何を実装すべきかについてアイデアをブレインストーミングしてきましたが、まだ素晴らしいものは思いつきませんでした。私はこれを交通シミュレーション アプリケーションにしたくはありませんが、同様に役立つものが必要です。

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いくつか思い浮かびます：

  1. 探索とマッピング: エージェントのチームを探索する環境に送り出し、すべての観察結果を一貫したマップに同化します (簡単な作業ではありません!)
  2. エレベーターのスケジューリング: 保留中のリクエストの数と場所、かごの位置、およびそれらの容量を考慮して、ピーク容量時に呼び出しリクエストを処理する方法 (ただし、信号機のスケジューリングからそれほど離れていません)。
  3. 航空交通管制: 着陸の優先順位 (燃料、乗客数、緊急事態など)、飛行機の位置と速度、および着陸条件 (滑走路の数など) を検討します。次に、一連のルールを作成して、各「エージェント」(つまり飛行機) が着陸シーケンスでその場所を占めるようにします。これは、別の返信で言及されている群れの問題のより難しいバージョンであることに注意してください。
于 2011-05-18T15:43:45.440 に答える
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以前、大規模な建物の火災避難計画を調査/シミュレーションするためのマルチエージェント システムのアプリケーションを見たことがあります。何千人もの人々がいる大きな建物を想像してみてください。火災が発生した場合、これらの人々に建物から避難するためのいくつかの規則に従うようにします。避難計画ルールの有効性を評価するには、マルチエージェント システムを使用してさまざまなシナリオをシミュレートする必要があります。便利で面白いアプリだと思います。Web を検索すると、この分野の論文や作品が見つかり、さらにインスピレーションを得ることができます。

于 2011-05-18T06:25:24.867 に答える
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マルチエージェントではありませんが、アリコロニー最適化のバリエーションを検討しましたか？ http://en.wikipedia.org/wiki/Ant_colony_optimization_algorithms

于 2011-05-18T15:04:29.023 に答える
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「役に立つ」とはどういう意味かわかりませんが...群れベースの AI (魚の群れ、鳥の群れなど) はいつでも見ることができます。この場合、各エージェント (boid) は非常に単純です。個々のエージェントを互いに追跡させたり、捕食者から遠ざけたりします。

于 2011-05-18T04:14:18.300 に答える