JADE多主体系统开发详解

Jade
Java
Multi-Agent
LEAP
多主体平台
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"《2007_IM_Developing multi-agent systems with JADE》是由TILAB实验室出版的一本详细介绍Jade多主体平台开发的图书。该书详细阐述了Jade的最新架构以及新版本特性，特别指出它使用了LEAP团队开发的JICP作为通信子系统的默认协议，而非传统的基于Java-RMI的通信方式。据描述，JICP在性能和稳定性方面优于基于Java-RMI的通信子系统。这本书是Wiley Series in Agent Technology系列的一部分，旨在为研究人员和开发者提供最新的、准确的和可靠的信息，推动智能代理技术的应用和发展。作者包括来自电信和计算机行业的专家，如Fabio Bellifemine、Giovanni Caire和Dominic Greenwood。" 在这本书中，读者可以深入理解Jade平台的核心概念和实践技巧。Jade（Java Agent Development Framework）是一个开源的、跨平台的多主体系统（Multi-Agent System, MAS）开发框架，它简化了分布式智能代理的构建。Jade允许开发者用Java语言编写智能代理，并且处理多主体间的通信和协作问题。书中的内容可能涵盖以下几个关键知识点： 1. **Jade框架介绍**：包括Jade的安装、配置，以及如何创建和运行基本的多主体程序。 2. **Jade通信模型**：讲解JICP协议如何改善了多主体间的通信效率和稳定性，与Java-RMI的区别，以及如何利用Jade的Message Passing Interface (MPI)进行消息交换。 3. **智能代理编程**：详细说明如何定义和实现具有感知、思考和行为能力的智能代理，包括代理的生命周期管理、状态机设计以及行为模型。 4. **多主体协作**：探讨代理之间的协作机制，如合同网协议（Contract Net Protocol）、拍卖机制以及其他协调策略。 5. **Jade扩展与集成**：介绍如何利用Jade的开放性接口进行自定义扩展，与其他系统或服务集成。 6. **案例研究**：可能包含真实世界的应用示例，展示如何在不同领域如物联网、分布式计算、智能网络中应用Jade开发多主体系统。 7. **最佳实践与调试**：分享在开发过程中可能遇到的问题及解决方案，提高代码质量和系统性能的技巧。 通过学习《Developing Multi-Agent Systems with JADE》，读者不仅可以掌握Jade平台的使用，还能深入理解多主体系统的原理和设计，为构建复杂的分布式系统打下坚实基础。该书对于希望进入多主体系统领域的开发者，以及寻求提高现有系统性能和智能性的专业人士来说，是一本宝贵的参考书。

Developing multi-agent system with Jade

2009-09-25 上传
这是一本有意大利人开发的关于在JADE平台下运行Agent的很好的书，希望以不高的分，让更多需要的朋友能获得

Developing Multi-Agent Systems with JADE

2009-04-09 上传
Developing Multi-Agent Systems with JADE 指导多Agent开发的经典

Developing_Multi-Agent_Systems_with_JADE

2019-03-30 上传
《基于JADE的多Agent系统开发》由贝利费米尼、开罗、格林伍德著，程志锋，张蕾，陈佳俊，刘高峰译。全书共十三章，包括Agent技术概述、JADE平台、JADE编程——基本功能、JADE编程——高级功能、Agent移动性、JADE内部体系结构、在移动设备上运行JADEAgent等内容。

def _calc(self, h, t, r): # Calculate rotated complex embeddings re_head, im_head = torch.chunk(h, 2, dim=-1) # 头实体：分块 实数域与复数域 re_tail, im_tail = torch.chunk(t, 2, dim=-1) # 尾实体： re_relation, im_relation = torch.chunk(r, 2, dim=-1) # 关系： re_head = torch.unsqueeze(re_head, dim=-1) im_head = torch.unsqueeze(im_head, dim=-1) re_tail = torch.unsqueeze(re_tail, dim=-1) im_tail = torch.unsqueeze(im_tail, dim=-1) # Perform rotation re_h = re_head * re_relation - im_head * im_relation im_h = re_head * im_relation + im_head * re_relation re_t = re_tail * re_relation + im_tail * im_relation im_t = -re_tail * im_relation + im_tail * re_relation # Concatenate real and imaginary part of embeddings h = torch.cat([re_h, im_h], dim=-1) t = torch.cat([re_t, im_t], dim=-1) return h, t解释

2023-06-01 上传
其中，旋转公式是re_h = re_head * re_relation - im_head * im_relation和im_h = re_head * im_relation + im_head * re_relation，re_t = re_tail * re_relation + im_tail * im_relation和im_t = -re_tail * im_...

always@(posedge clk) begin : init_blk if(reset) begin max_col_offset <= {DIM_WIDTH{1'b0}}; max_row_offset <= {DIM_WIDTH{1'b0}}; start_row <= {DIM_WIDTH{1'b0}}; end else begin max_col_offset <= im_cols_in - 1; //确定最大的列偏移量 max_row_offset <= im_rows_in + pad_bottom - 1; //确定最大的行偏移量 start_row <= CONV_KERNEL_DIM - pad_top - 1; //确定开始的行号，这里为第1行 end end

2023-07-12 上传
在这个分支中，max_col_offset 被赋值为 im_cols_in - 1，max_row_offset 被赋值为 im_rows_in + pad_bottom - 1，start_row 被赋值为 CONV_KERNEL_DIM - pad_top - 1。这些赋值操作用于确定最大的列偏移量、最大的...

struct ring_buffer { int head; int tail; struct msg *data; int size; unsigned int capacity; }; struct msg { u16 module_id; u16 cmd_id; u16 cmd_subid; u16 complete; u8 data[128]; };struct pokemon_uart_port { struct uart_port port; struct clk *clk; const struct vendor_data vendor; unsigned int im; / interrupt mask / unsigned int old_status; unsigned int fifosize; unsigned int old_cr; / state during shutdown */ unsigned int fixed_baud; struct ring_buffer tx_buf; struct ring_buffer rx_buf; char type[12]; };struct ring_buffer ring_buffer_init(unsigned int capacity) { struct ring_buffer rbuf=kmalloc(sizeof(struct ring_buffer),GFP_KERNEL); rbuf->capacity=capacity; rbuf->head = rbuf->size=0; rbuf->tail = capacity - 1; rbuf->data = kmalloc(rbuf->capacity * sizeof(struct msg), GFP_KERNEL); printk(KERN_DEBUG "ring_buffer create successfully!/n"); return rbuf; }static int pokemon_uart_probe(struct amba_device *dev, const struct amba_id *id) { struct pokemon_uart_port *pup; struct vendor_data *vendor = id->data; int portnr, ret; portnr = pokemon_find_free_port(); if (portnr < 0) return portnr; pup = devm_kzalloc(&dev->dev, sizeof(struct pokemon_uart_port), GFP_KERNEL); if(!pup) return -ENOMEM; pup->clk = devm_clk_get(&dev->dev, NULL); if(IS_ERR(pup->clk)) return PTR_ERR(pup->clk); pup->port.irq = dev->irq[0]; pup->port.line = portnr; pup->vendor = vendor; pup->fifosize = 32; pup->port.iotype = pup->vendor->access_32b ? UPIO_MEM32 : UPIO_MEM; pup->port.ops = &pokemon_uart_ops; snprintf(pup->type, sizeof(pup->type), "PL011 rev%u", amba_rev(dev)); pup->tx_buf = ring_buffer_init(10); pup->rx_buf = ring_buffer_init(10); ret = pokemon_setup_port(&dev->dev, pup, &dev->res, portnr); if (ret) return ret; amba_set_drvdata(dev, pup); return pokemon_register_port(pup); }检查一下这段linux内核驱动代码中，有无代码逻辑和格式错误，如果有，请给出修改之后的代码

2023-06-08 上传
unsigned int im; /* interrupt mask */ unsigned int old_status; unsigned int fifosize; unsigned int old_cr; /* state during shutdown */ unsigned int fixed_baud; struct ring_buffer tx_buf; struct...

def RotatE(self, head, relation, tail, mode): # RotatE模型实现 pi = 3.14159265358979323846 # head: (1024,1,2000) tail: (1024,1,2000) relation: (1024,256,1000) re_head, im_head = torch.chunk(head, 2, dim=2) # 分块 实数域和复数域 re_tail, im_tail = torch.chunk(tail, 2, dim=2) # Make phases of relations uniformly distributed in [-pi, pi] 关系嵌入的相位在[-pi, pi]之间均匀初始化 # 关系的复数通过欧拉方程实现 cos(θ) + isin(θ) 这样可以限定关系的模长为1 phase_relation = relation/(self.embedding_range.item()/pi) # 一个trick,目的应该是把实体和关系拉齐到同一级别（由于关系这里进行了cos/sin计算） re_relation = torch.cos(phase_relation) # cos(θ) im_relation = torch.sin(phase_relation) # sin(θ) if mode == 'head-batch': re_score = re_relation * re_tail + im_relation * im_tail im_score = re_relation * im_tail - im_relation * re_tail re_score = re_score - re_head im_score = im_score - im_head else: re_score = re_head * re_relation - im_head * im_relation im_score = re_head * im_relation + im_head * re_relation re_score = re_score - re_tail im_score = im_score - im_tail score = torch.stack([re_score, im_score], dim = 0) # score: tensor(2,1024,256,1000) score = score.norm(dim = 0) # 二范数 score: tensor(1024,256,1000) score = self.gamma.item() - score.sum(dim = 2) # score: tensor(1024,256) return score解释

2023-06-01 上传
这段代码实现了RotatE模型，用于知识图谱中的关系预测。该模型主要通过将实体和关系表示为复数向量，并将关系的相位初始化为[-pi,pi]之间的均匀分布，限制关系的模长为1。在得到实体、关系的复数向量后，根据不同的...

帮我分析这段abap代码:FUNCTION zhs_jcy_dmt001. *"---------------------------------------------------------------------- *"*"本地接口： *" IMPORTING *" VALUE(IM_MTART) TYPE ZHS_RANGE_MTART OPTIONAL *" VALUE(IM_MATKL) TYPE ZHS_RANGE_MATKL OPTIONAL *" VALUE(IM_SENDMSG) TYPE FLAG DEFAULT SPACE *" TABLES *" ET_DATA STRUCTURE ZHS_JCY_DTM001 OPTIONAL *"---------------------------------------------------------------------- INCLUDE zgen_bc_x_fmlog_first_phase. WAIT UP TO 3 SECONDS. INCLUDE zgen_bc_x_fmlog_last_phase. EXIT. DATA: lo_jcy TYPE REF TO zcl_hans_jcy_handle, lt_dtm001 TYPE TABLE OF zhs_jcy_dtm001, ls_dtm001 TYPE zhs_jcy_dtm001, lt_dtmc01 TYPE TABLE OF zhs_jcy_dmt01, ls_dtmc01 TYPE zhs_jcy_dmt01. "实例化类 CREATE OBJECT lo_jcy EXPORTING im_hs_tcode = gc_hs_tcode_dtm001. "判断监控点是否启用 IF lo_jcy->is_active( ) EQ zcl_hans_jcy_handle=>no. RETURN. ENDIF. PERFORM frm_get_dmtc01. REFRESH:lt_dtm001. SELECT a~mtart a~matnr b~maktx a~matkl INTO CORRESPONDING FIELDS OF TABLE lt_dtm001 FROM mara AS a INNER JOIN makt AS b ON a~matnr EQ b~matnr AND b~spras EQ sy-langu WHERE mtart IN im_mtart AND matkl IN im_matkl. DATA: l_char TYPE c, l_num TYPE n, l_len TYPE i, l_cnt TYPE i. LOOP AT lt_dtm001 INTO ls_dtm001. CLEAR l_cnt. LOOP AT gt_dtmc01 INTO gs_dtmc01 WHERE mtart EQ ls_dtm001-mtart AND zmatcode NE space. CLEAR:l_char,l_len. CONDENSE: gs_dtmc01-zmatcode. l_len = strlen( gs_dtmc01-zmatcode ). DO l_len TIMES. l_char = gs_dtmc01-zmatcode+l_cnt(1). ENDDO. ENDLOOP. ENDLOOP. CHECK lt_dtm001[] IS NOT INITIAL. ls_dtm001-statm = gc_mat_statm_k. MODIFY lt_dtm001 FROM ls_dtm001 TRANSPORTING statm WHERE statm NE gc_mat_statm_k. et_data[] = lt_dtm001[]. FREE:lt_dtm001. CHECK im_sendmsg EQ 'X'. REFRESH:gt_zhs_jcy_ab_data. CLEAR: gs_return. LOOP AT et_data INTO ls_dtm001. "设置WS参数值 CLEAR gs_zhs_jcy_ab_data. * KEY值 gs_zhs_jcy_ab_data-key03 = ls_dtm001-statm. gs_zhs_jcy_ab_data-key02 = ls_dtm001-mtart. gs_zhs_jcy_ab_data-key01 = ls_dtm001-matnr. "栏位值 gs_zhs_jcy_ab_data-field01 = ls_dtm001-mtart. gs_zhs_jcy_ab_data-field02 = ls_dtm001-matnr. gs_zhs_jcy_ab_data-field03 = ls_dtm001-maktx. gs_zhs_jcy_ab_data-field04 = ls_dtm001-zmatcode. gs_zhs_jcy_ab_data-field05 = ls_dtm001-matkl. gs_zhs_jcy_ab_data-field06 = ls_dtm001-statm. APPEND gs_zhs_jcy_ab_data TO gt_zhs_jcy_ab_data. ENDLOOP. CALL METHOD lo_jcy->call_ws_monitor EXPORTING im_zhs_jcy_ab_data = gt_zhs_jcy_ab_data IMPORTING ex_return = gs_return. FREE lo_jcy. ENDFUNCTION.

2023-07-12 上传
查询条件是MTART字段在IM_MTART中，MATKL字段在IM_MATKL中。 9. 定义了一些其他变量。 10. 使用循环遍历LT_DTM001内表中的每一行数据。在循环内部，使用另一个循环遍历GT_DTMCO1内表中满足条件的行，并对其中的...

def is_end_point_near_edge(l: np.array([]), im_w, im_h, thr=2.5): x = l[-1][0] y = l[-1][1] if 0 <= x < thr: if 0 <= y < im_h - thr: return 1 elif im_h - thr <= y < im_h: return 2 elif thr <= x <= im_w - thr: if 0 <= y < im_h - thr: return 0 elif im_h - thr <= y < im_h: return 3 elif im_w - thr < x < im_w: if 0 <= y < im_h - thr: return 5 elif im_h - thr <= y < im_h: return 4 else: raise ConnectionError('point_position_out_of_pic') return None

2023-06-10 上传
- im_w：图片宽度； - im_h：图片高度； - thr：边缘宽度阈值，默认为 2.5。 如果点在图片边缘附近，则返回相应的数字，否则返回 None。具体返回的数字含义如下： - 0：点不靠近图片边缘； - 1：点靠近图片左边缘...

安装项目错误: 项目文件不存在 (C:\Windows\SolidWorks\IM_20160-40100-1100-100\sldim\)

2024-03-25 上传
安装项目错误 "项目文件不存在" 是指在指定路径下找不到所需的项目文件。这可能是由于以下原因导致的： 1. 指定路径错误：请确保你提供的路径是正确的，并且项目文件确实存在于该路径下。检查路径是否包含拼写错误...
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