multi-agent

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작업 (예, 벤치 마크 책 경매 시스템) 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 두 가지 옵션이있는 경우 : 빌드 그것은 각 에이전트가 스레드 인 일반 Java를 사용하고 기본 Java 기능을 사용합니다. JADE Java 프레임 워크 사용. 이러한 접근 방식을 사용하는 데있어서 장단점은 무엇입니까?

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NetLogo에서 매우 큰 세계를 모델링하는 방법은 무엇입니까?

매우 큰 네트워크 (예 : 도시 전역 네트워크)의 GIS 정보를 얻으려면 매우 큰 패치 그리드를 만들어야합니다. 내 질문은 그러한 세계를 모델로 NetLogo를 얻는 방법입니까? max-pxcor와 max-pycor를 큰 숫자로 설정하면 작동이 멈 춥니 다. 예를 들어 크기가 50000 * 50000 인 세상이 필요합니다. 도움을 주셔서 감사합니다.

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다중 에이전트 시스템 - 옥 프레임 워크를 사용하여 에이전트 간 거리 계산

저는 Jade 프레임 워크의 새로운 사용자이며 4 명의 에이전트 (택시 3 명과 클라이언트 1 명)를 생성 한 다음 클라이언트와 클라이언트 사이의 거리를 계산하는 연습 문제를 해결하고 싶습니다. 3 명의 택시 요원이 가장 가까운 택시를 이용하여 고객에게 전달합니다. 실습이 명확하지 않아 클라이언트 요원과 3 명의 택시 요원 간의 거리를 어떻게 계산할 수 있

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Amazon EC2에서 JADE 실행 및 IP 문제 발생

각 Amazon EC2 인스턴스에는 공개 및 개인 IP 주소가 있습니다. AID를 가져올 때 공용 IP를 원할 때 인스턴스의 개인 IP를 제공합니다. this.getAID() 내가 대신 개인 IP의 공인 IP를 가지고 할 (agent-identifier :name [email protected] :addresses (sequence http://PR

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거북이 자체 변수에 거북이를 지정하는 데 오류가 있습니다.

나는 시력의 원뿔이 5, 120으로 정의 된 거북이가 있습니다. 이제 거북이가 가장 가까운 거북이를 친구와 같은 색으로 지정하고 싶습니다. 내 코드이 내 코드 turtles-own [ friend ] to-report checkForAttraction [ agent ] if [color] of one-of turtles-on empty-patc

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다중 에이전트 프레임 워크 및 웹 응용 프로그램 개발

다중 에이전트 프레임 워크가있는 대부분의 Java 기반 웹 응용 프로그램은 JSP를 사용하여 개발됩니다. JADE와 같은 다중 에이전트 프레임 워크는 스프링 MVC 프레임 워크와 함께 사용할 수 있습니까? 조언 해주세요.

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얼굴과 얼굴의 차이점은 무엇입니까?

NetLogo에서 얼굴을 사용했지만 아무런 문제없이 을 향해과 똑같지 않습니까? towards towards agent Reports the heading from this agent to the given agent. If wrapping is allowed by the topology and the wrapped distance (aroun

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옥에 통합 GUI가있는 에이전트 빌드

UI와 통합 된 다중 에이전트 애플리케이션을 만들고 싶습니다. 지금까지는 일부 에이전트 응용 프로그램을 만들었지 만 문제는 UI를 통합하는 방법을 모르는 것이 었습니다. 누구나 나에게 튜토리얼이나 예제를 제공 할 수 있다면 큰 도움이 될 수 있습니다.] 고마워요.

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Jade : 같은 에이전트를 여러 번 실행하는 방법?

에이전트를 여러 번 실행해야합니다. 때마다 모든 에이전트는 는 자신의 행동과 가 플랫폼에서 제거 할을 수행 만들어야합니다. 제 마지막 단계에 문제가 있습니다. 플랫폼에서 에이전트를 제거하려면 어떻게해야합니까? 아니면 나중에 다른 플랫폼을 실행하기 위해 플랫폼을 종료 할 수 있습니까? 나는이 코드를 시도했지만 난 여전히 RMA를 종료 할 수 없습니다 : fo

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목표에 이르는 경로에서 '친구'를 검색하고 섞는 보행자 동작에 적합한 알고리즘입니까?

먼저 의사 코드를 입력하겠습니다. 실제 보행자 동작에 따른 유효성 및 개선 방법을 알려주십시오. 전제 : 거북이가 스폰 지점에서 목표까지 걷습니다. 도중에 다른 거북이들과 만난다. 같은 색상의 거북이는 "친구"로 간주되어 그 근처로 이동하여 "친구들이 걷는 거리"시나리오를 시뮬레이션합니다. 더 가까운 거리에있는 동일한 색상의 거북이가 더 높은 우선 순위를가