Python中的多智能体系统与协调 培训
本课程探讨使用Python设计、协调和实现多智能体系统（MAS）。参与者将学习构建能够通信、协作和适应复杂动态环境的智能体，以实现共同目标。
本次讲师指导的培训（线上或线下）面向希望为智能自动化、仿真和决策应用设计和实现多智能体系统的高级专业人士。
培训结束时，参与者将能够：
- 理解多智能体系统的架构和原理。
- 开发具备通信、协调和协商能力的智能体。
- 实现智能体交互的分布式环境。
- 在多智能体场景中应用强化学习和规划。
- 模拟合作与竞争性的智能体行为。
- 设计结合人类与智能体的混合工作流。
课程形式
- 讲师授课与现场演示。
- 使用开源智能体框架进行动手练习。
- 模拟多智能体场景的应用型小组项目。
课程定制选项
- 如需定制本课程培训，请联系我们安排。
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课程大纲
多智能体系统简介
- 智能体、环境和交互模型概述
- 智能系统中的合作、竞争与自主性
- 在物流、Robotics和决策中的应用
智能体架构的核心概念
- 反应式与慎思式智能体
- 通信协议与协调模型
- 知识表示与共享状态
在Python中实现智能体
- 使用Mesa框架构建智能体
- 建模环境与交互
- 模拟智能体行为与可视化
协调与通信
- 消息传递与共享内存架构
- 协商、共识与任务分配
- 协调算法（合同网、基于市场、群体模型）
多智能体系统中的学习与适应
- 多智能体强化学习
- 合作与竞争学习动态
- 使用PettingZoo和Stable-Baselines3进行MARL
分布式计算与扩展
- 使用Ray进行分布式多智能体仿真
- 管理并发与同步
- 并行化计算与共享资源处理
人机协作
- 设计人在回路协调的接口
- AI辅助决策支持的混合工作流
- 伦理与运营考量
毕业项目
- 在Python中设计并实现一个多智能体系统
- 展示智能体之间的协调与学习
- 呈现仿真结果与性能洞察
总结与后续步骤
要求
- 熟练掌握Python编程
- 对强化学习或AI智能体设计有良好理解
- 熟悉分布式系统和网络概念
目标受众
- 设计协作或分布式AI系统的系统架构师
- 从事协调与集体智能研究的研究人员
- 开发混合人机或多智能体工作流的工程师
28 小时
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china@nobleprog.com 或拨打 400 6116 540
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