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이 게시물에서는 다중 에이전트 시스템과 TensorFlow.js 및 Node.js를 사용하여 이를 구축하는 방법에 대해 알아봅니다.
다중 에이전트 시스템은 공통 목표를 달성하기 위해 서로 상호작용하는 다중 에이전트로 구성됩니다. 각 에이전트가 세계에 대한 고유한 로컬 보기를 가지고 있고 원하는 글로벌 동작을 달성하기 위해 다른 에이전트와 조정해야 하는 분산 시스템에서 종종 사용됩니다.
다중 에이전트 시스템을 사용하여 분산 최적화, 계획 및 제어를 비롯한 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 이 게시물에서는 다중 에이전트 시스템을 사용하여 분산 최적화 문제를 해결하는 방법에 중점을 둘 것입니다.
다중 에이전트 시스템은 서로 상호 작용하는 여러 에이전트로 구성된 시스템입니다. 다중 에이전트 시스템의 에이전트는 소프트웨어 에이전트, 로봇 에이전트 또는 인간 에이전트일 수 있습니다.
다중 에이전트 시스템은 분산 시스템에서 자주 사용되며 각 에이전트는 세계에 대한 고유한 로컬 보기를 가지며 원하는 글로벌 동작을 달성하기 위해 다른 에이전트와 조정해야 합니다.
다중 에이전트 시스템을 사용하여 분산 최적화, 계획 및 제어를 비롯한 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.
다중 에이전트 시스템을 구축하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이 게시물에서는 TensorFlow.js 및 Node.js를 사용하여 다중 에이전트 시스템을 구축하는 방법에 중점을 둘 것입니다.
TensorFlow.js는 기계 학습을 위한 JavaScript 라이브러리입니다. Node.js는 서버에서 JavaScript 코드를 실행할 수 있게 해주는 JavaScript 런타임입니다.
먼저 TensorFlow.js 및 Node.js를 설치해야 합니다.
다음 명령을 사용하여 TensorFlow.js 및 Node.js를 설치할 수 있습니다.
npm install -g @tensorflow/tfjs-node
npm install -g node
다음으로 TensorFlow.js 에이전트를 생성해야 합니다.
TensorFlow.js 에이전트는 분산 최적화를 비롯한 다양한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 기계 학습 모델입니다.
TensorFlow.js 에이전트를 생성하려면 모델과 옵티마이저를 정의해야 합니다.
다음 코드를 사용하여 간단한 TensorFlow.js 에이전트를 만들 수 있습니다.
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);
에이전트를 만든 후에는 에이전트를 교육해야 합니다.
다음 코드를 사용하여 에이전트를 교육할 수 있습니다.
// Train the agent.
agent.fit(x, y, {epochs: 100});
에이전트가 훈련된 후에 이를 사용하여 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.
이 게시물에서는 에이전트를 사용하여 분산 최적화 문제를 해결합니다.
분산 최적화는 다중 에이전트 시스템을 사용하여 해결할 수 있는 문제입니다.
분산 최적화에서 일련의 에이전트에는 각각 로컬 목적 함수가 지정됩니다. 그런 다음 에이전트는 로컬 목적 함수의 합을 최소화하는 글로벌 솔루션을 찾기 위해 협력해야 합니다.
이 예에서는 TensorFlow.js를 사용하여 분산 최적화 문제를 해결합니다.
3단계에서 생성한 에이전트를 사용하여 문제를 해결합니다.
먼저 로컬 목적 함수를 정의해야 합니다.
다음 코드를 사용하여 로컬 목적 함수를 정의할 수 있습니다.
// Define the local objective functions.
const f1 = (x) => x.pow(tf.tensor1d([2]));
const f2 = (x) => x.abs();
const f3 = (x) => x.sin();
다음으로 전역 목적 함수를 정의해야 합니다.
전역 목적 함수는 로컬 목적 함수의 합입니다.
다음 코드를 사용하여 전역 목적 함수를 정의할 수 있습니다.
// Define the global objective function.
const F = (x) => f1(x).add(f2(x)).add(f3(x));
마지막으로 옵티마이저를 정의해야 합니다.
옵티마이저는 전역 목적 함수를 최소화하는 전역 솔루션을 찾는 데 사용됩니다.
다음 코드를 사용하여 옵티마이저를 정의할 수 있습니다.
// Define the optimizer.
const optimizer = tf.train.sgd(0.1);
이제 목적 함수와 옵티마이저를 정의했으므로 에이전트를 사용하여 분산 최적화 문제를 해결할 수 있습니다.
다음 코드를 사용하여 에이전트를 사용하여 분산 최적화 문제를 해결할 수 있습니다.
// Use the agent to solve the distributed optimization problem.
agent.minimize(F, optimizer);
이 게시물에서는 다중 에이전트 시스템과 TensorFlow.js 및 Node.js를 사용하여 이를 구축하는 방법에 대해 배웠습니다.
또한 다중 에이전트 시스템을 사용하여 분산 최적화 문제를 해결하는 방법도 배웠습니다.