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En esta publicación, aprenderemos sobre los sistemas multiagente y cómo construirlos usando TensorFlow.js y Node.js.
Los sistemas multiagente están compuestos por múltiples agentes que interactúan entre sí para lograr un objetivo común. A menudo se utilizan en sistemas distribuidos, donde cada agente tiene su propia visión local del mundo y debe coordinarse con otros agentes para lograr el comportamiento global deseado.
Los sistemas multiagente se pueden utilizar para resolver una variedad de problemas, incluida la optimización, la planificación y el control distribuidos. En esta publicación, nos centraremos en cómo usar sistemas multiagente para resolver un problema de optimización distribuida.
Un sistema multiagente es un sistema compuesto por múltiples agentes que interactúan entre sí. Los agentes en un sistema multiagente pueden ser agentes de software, agentes robóticos o agentes humanos.
Los sistemas multiagente se utilizan a menudo en sistemas distribuidos, donde cada agente tiene su propia visión local del mundo y debe coordinarse con otros agentes para lograr el comportamiento global deseado.
Los sistemas multiagente se pueden utilizar para resolver una variedad de problemas, incluida la optimización, la planificación y el control distribuidos.
Hay muchas formas de crear un sistema multiagente. En esta publicación, nos centraremos en cómo usar TensorFlow.js y Node.js para crear un sistema multiagente.
TensorFlow.js es una biblioteca de JavaScript para el aprendizaje automático. Node.js es un tiempo de ejecución de JavaScript que le permite ejecutar código JavaScript en su servidor.
Primero, debe instalar TensorFlow.js y Node.js.
Puede instalar TensorFlow.js y Node.js con los siguientes comandos:
npm install -g @tensorflow/tfjs-node
npm install -g node
A continuación, debe crear un agente TensorFlow.js.
Un agente TensorFlow.js es un modelo de aprendizaje automático que se puede usar para resolver una variedad de problemas, incluida la optimización distribuida.
Para crear un agente de TensorFlow.js, debe definir un modelo y un optimizador.
Puede usar el siguiente código para crear un agente TensorFlow.js simple:
const tf = require('@tensorflow/tfjs');
// Define a model.
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
// Define an optimizer.
const optimizer = tf.train.sgd(0.1);
// Create the TensorFlow.js agent.
const agent = tf.js.adam(model, optimizer);
Una vez que haya creado el agente, debe entrenarlo.
Puede usar el siguiente código para entrenar al agente:
// Train the agent.
agent.fit(x, y, {epochs: 100});
Después de que el agente haya sido entrenado, puede usarlo para resolver una variedad de problemas.
En esta publicación, usaremos el agente para resolver un problema de optimización distribuida.
La optimización distribuida es un problema que se puede resolver utilizando un sistema multiagente.
En la optimización distribuida, a un conjunto de agentes se les asigna una función objetivo local. Luego, los agentes deben cooperar para encontrar una solución global que minimice la suma de las funciones objetivo locales.
En este ejemplo, usaremos TensorFlow.js para resolver un problema de optimización distribuida.
Usaremos el agente que creamos en el Paso 3 para resolver el problema.
Primero, necesitamos definir las funciones objetivo locales.
Podemos usar el siguiente código para definir las funciones objetivo locales:
// Define the local objective functions.
const f1 = (x) => x.pow(tf.tensor1d([2]));
const f2 = (x) => x.abs();
const f3 = (x) => x.sin();
A continuación, necesitamos definir la función objetivo global.
La función objetivo global es la suma de las funciones objetivo locales.
Podemos usar el siguiente código para definir la función objetivo global:
// Define the global objective function.
const F = (x) => f1(x).add(f2(x)).add(f3(x));
Finalmente, necesitamos definir el optimizador.
El optimizador se utiliza para encontrar la solución global que minimiza la función objetivo global.
Podemos usar el siguiente código para definir el optimizador:
// Define the optimizer.
const optimizer = tf.train.sgd(0.1);
Ahora que hemos definido las funciones objetivo y el optimizador, podemos usar el agente para resolver el problema de optimización distribuida.
Podemos usar el siguiente código para usar el agente para resolver el problema de optimización distribuida:
// Use the agent to solve the distributed optimization problem.
agent.minimize(F, optimizer);
En esta publicación, aprendimos sobre los sistemas multiagente y cómo construirlos usando TensorFlow.js y Node.js.
También aprendimos a usar un sistema multiagente para resolver un problema de optimización distribuida.