openfalcon源码学习思维导图之agnet-01

博客记录了2017年10月29日的历史信息,且会不定期持续更新。

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history:2017/10/29

不定期持续更新。。。。


### 多代理系统概述 多代理系统(Multi-Agent System, MAS)是指由多个自主运行的软件实体组成的计算模型,这些实体被称为代理(Agent)。MAS旨在通过协调各代理之间的交互来解决复杂问题。此类系统广泛应用于分布式人工智能领域,在模拟人类社会结构方面具有独特优势[^2]。 #### 关键技术 在构建有效的MAS过程中,涉及多种核心技术: - **多数投票**:采用简单多数或加权多数机制来进行决策制定。这种方式能够快速得出结论并减少分歧。 - **排序选择**:依据各个Agent表达出来的偏好顺序挑选最佳方案。此方法有助于提高群体智慧的质量和效率。 - **评分汇总**:收集来自不同Agent给出的具体分数,并对其进行综合处理以形成最终评价结果。 - **共识算法**:利用迭代过程促使所有参与方就某一议题达成一致意见。这类协议对于维护网络稳定性和安全性至关重要[^1]。 ```python class Agent: def __init__(self, id): self.id = id def vote(self, options): """实现简单的多数投票逻辑""" votes = {} for option in options: if option not in votes: votes[option] = 0 votes[option] += random.randint(0, 1) max_votes = max(votes.values()) winners = [key for key, value in votes.items() if value == max_votes] return winners[random.randint(0, len(winners)-1)] agents = [Agent(i) for i in range(5)] options = ['A', 'B', 'C'] result = agents[0].vote(options) print(f"The winner is {result}") ```
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