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Schulungsübersicht
Einführung in Multi-Agenten-Systeme
- Überblick über Multi-Agenten-Systeme (MAS)
- Anwendungen von MAS in realen Domänen
- Vergleich mit Single-Agenten-Systemen
Architekturen für Multi-Agenten-Systeme
- Zentralisierte vs. dezentralisierte Architekturen
- Hybride und schichtbasierte Ansätze für MAS
- Tools und Frameworks für die MAS-Entwicklung (z.B. JADE, SPADE)
Kommunikation und Koordination von Agenten
- Kommunikationsprotokolle und -sprachen (z.B. FIPA ACL)
- Koordinationstechniken: Planung, Verhandlung und Synchronisation
- Emergentes Verhalten und Selbstorganisation in MAS
Spieltheorie und Entscheidungsfindung
- Grundlagen der Spieltheorie für MAS
- Kooperative vs. kompetitive Strategien
- Lösung von Konflikten zwischen Agenten
Lernen in Multi-Agenten-Systemen
- Verstärkungslernen (Reinforcement Learning) in MAS
- Kollaborative und adversaryische Lern dynamiken
- Transferlernen und Wissensaustausch zwischen Agenten
Herausforderungen und fortgeschrittene Themen
- Skalierbarkeit und Leistung in grossen MAS-Umgebungen
- Vertrauen und Sicherheit in der Agentenkommunikation
- Ethische Überlegungen und Implikationen der MAS-Entwicklung
Praktische Aktivitäten
- Implementierung eines grundlegenden MAS für die Ressourcenallokation
- Simulation der Kommunikation und Koordination von Agenten in einer dynamischen Umgebung
- Bereitstellung eines MAS mit einem Framework wie JADE
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Solides Verständnis von Konzepten der Künstlichen Intelligenz
- Sichere Kenntnisse in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Spieltheorie und verteilten Systemen (empfohlen)
Zielgruppe
- KI-Forschende
- KI-Ingenieure
14 Stunden
