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Minghui Zhu和Sonia Martínez关于多智能体系统分布式优化方面的经典教材。

结合带钢连续轧制过程控制系统的特点,提出基于多智能体理论的控制方法。将多智能体理论应用于连续轧 制过程的控制之中,给出了基于多智能体轧制过程的控制系统架构,并对多智能体控制系统的划分机制、协调机制和模 型结构等关键问题进行了分析和研究,提出一套基于多智能体的带钢连续轧制过程控制系统的全新控制结构。该系统 有利于建立轧制流程的广义集成模型,消除控制系统之间的耦合关系,实现连续轧制生产的高度自动化和智能化。

Snmp++是为网络管理应用程序开发者提供的具有SNMP服务的一套C++类的集合。它具有基于面向对象模型建立的SNMP应用程序接口，在最小化的范围内使用已经存在的SNMP库，保证了程序的高效和可移植性。对于使用TCP/IP协议的Internet来说，Snmp++封装了底层的Socket操作，提供了简单的API供开发者使用。

本文着重研究高阶非线性多智能体系统的自适应自适应模糊控制。 通信网络是具有固定拓扑的无向图。 每个代理由高阶积分器建模，该积分器具有未知的非线性动力学和未知的干扰。 在backstepping框架下，为每个代理设计了一个鲁棒的自适应模糊控制器，以使所有代理最终达成共识。 而且，从每个代理程序的控制器设计仅需要其自身及其邻居之间的相对状态信息的意义上说，这些控制器是分布式的。 一个四阶仿真实例证明了该算法的有效性。

多主体强化学习（MARL） 使用rllab通过量化在不同环境中执行的多个代理的随机梯度来开发强化学习。 实验室 rllab是用于开发和评估强化学习算法的框架。 它包括各种各样的连续控制任务以及以下算法的实现： rllab与完全兼容。 有关说明和示例，请参见。 rllab仅正式支持Python 3.5+。 对于坐在Python 2上的rllab的旧快照，请使用。 rllab支持在EC2集群上运行强化学习实验以及用于可视化结果的工具。 有关详细信息，请参见。 主要模块使用作为基础框架，并且我们在下支持TensorFlow。 文献资料 在线提供了文档： https : //rllab.readthedocs.org/en/latest/ 。 引用rllab 如果您使用rllab进行学术研究，强烈建议您引用以下文章： 严端，陈曦，赖因·豪特霍夫特，约翰·舒尔曼，彼得·阿比尔。 “对

SNMP开发必备，基于C语言和Java两种环境

ios原生User-agent数据，8万量级。数据来源于https://user-agents.net/random

多主体路径规划 该代码包含我在法国国家计算机科学研究院@Inria担任机器学习实习生六个月的工作。 我工作的主要思想是开发一种由Graph Neural Networks支持并与Deep Reinforcement Learning算法融合的机器学习模型，以构建可推广到不同网络拓扑结构的多主体路径规划算法，同时保持快速的通信和有效的收敛。 我们使用CoppeliaSim作为模拟器来查看算法在移动机器人上的性能。 所有代码都是用Python3编写的，并且我们使用Ros2-Interface与CoppeliaSim进行通信。 先决条件 在使用main.py代码之前，请确保已安装以下组件： NumPy 大熊猫 ROS2 科佩利亚·西姆（CoppeliaSim） ROS2-接口 CoppeliaSim中的仿真 我们在CoppeliaSim的两个bubblerob上测试了我们的算法，但

AdventNet Agent Toolkit C Edition 因工作需要，可是10分太贵了， 现以2分分享给大家。 谢谢！