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！

智能代理 自动化谈判代理竞争的智能代理实现 总体目标 使用在JAVA中实现的GENIUS框架，为自动谈判代理竞争（ANAC）设计代理。 竞争协议 锦标赛期间用于每次协商的协议是堆叠交替报价协议，其中每个代理商都可以采取以下操作之一：报价，或者接受最后提议的报价或步行方式。 依次重复此过程，直到达成协议或没有任何协议的截止日期为止。 每个代理都有其自己的偏好配置文件，该配置文件由附加效用函数表示，该函数被计算为与每个问题相关的值的加权总和。 代理策略 Agent24的拟议策略基本上是基于时间，在整个协商过程中收到的反对者的提议和反对者所接受的提议。 为此，阵列列表已用于在每一轮谈判中存储采取行动的相应标准化时间，采取行动的代理的相应ID，行动本身以及已经进行的出价。提供或接受以及其相应的实用程序。 有关设计的更多详细信息，请参阅报告

这个是本人由于公司需要扩展Net-SNMP的Agent而写的一个开发流程文档，压缩包中也包含程序的源代码，和配置文件。根据Net-SNMP官方的实例程序，详细介绍了SNMP代理开发的各个步骤，各位读者按照步骤可以轻松的完成一个简单代理端的开发。

matlab心线代码多代理导航 多个代理的导航。 该项目是本文的一个实施。 它是用Matlab编写的。 目标 该项目的目标是在给定n个代理的情况下，每个代理的当前位置，目标位置和K个最近邻的当前速度为每个代理找到合适的速度（线性和角度），以实现零碰撞。 代码文件 VOR_RUN_V01.m类型（主要），项目的主要文件创建并执行每个方案，计算步骤执行时间以及是否发生任何冲突。 变量ΕΧ（第33行）选择方案，nx是代理总数。 RobotClass.m类型（类），该类的每个对象代表一个代理，其中包含诸如速度当前位置或大小之类的信息。 Square.m类型（类），该类的每个对象都代表一个正方形障碍 Cone.m类型（类），每个对象代表一个圆锥体RVO_AB。 execute_one_step.m类型（函数），这是我们实现调用所有适当函数的“心脏”，以便为所有代理更新速度dt一步。 rand_cir.m类型（函数），返回一个圆内的N个均匀采样点。 circle_sampling.m类型（独立程序），用于调试以证明圆的随机均匀采样正确工作。 cone_test.m类型（独立程序），用于调试目的，以

dbeaver-agent.jar下载

Bipartite consensus of general linear multi-agent systems

Zabbix5.0的Server&Agent的rpm包对应如下博客 https://blog.csdn.net/qeeezz11224/article/details/109247640

was-agent部署