使用Python MESA与JADE框架实现简单多代理仿真环境

from mesa import Agent, Model
from mesa.time import RandomActivation

class EmployeeAgent(Agent):
    def __init__(self, unique_id, model):
        super().__init__(unique_id, model)
        self.satisfaction = 0

    def step(self):
        self.satisfaction += 1  # 每工作一步满意度+1

class CompanyModel(Model):
    def __init__(self, N):
        self.num_agents = N
        self.schedule = RandomActivation(self)
        for i in range(self.num_agents):
            a = EmployeeAgent(i, self)
            self.schedule.add(a)

    def step(self):
        self.schedule.step()

# 实际运行
model = CompanyModel(5)
for i in range(3):
    model.step()

from mesa.datacollection import DataCollector

class CompanyModel(Model):
    def __init__(self, N):
        self.num_agents = N
        self.schedule = RandomActivation(self)
        self.datacollector = DataCollector(
            model_reporters={"平均满意度": lambda m: sum([a.satisfaction for a in m.schedule.agents])/N}
        )
        for i in range(self.num_agents):
            a = EmployeeAgent(i, self)
            self.schedule.add(a)

    def step(self):
        self.datacollector.collect(self)
        self.schedule.step()

import jade.core.Agent;
import jade.core.behaviours.CyclicBehaviour;
import jade.lang.acl.ACLMessage;

public class HelloAgent extends Agent {
    protected void setup() {
        System.out.println(getLocalName() + ": 启动啦！");
        addBehaviour(new CyclicBehaviour(this) {
            public void action() {
                ACLMessage msg = receive();
                if (msg != null) {
                    System.out.println(getLocalName() + ": 收到消息 -> " + msg.getContent());
                    // 回复消息
                    ACLMessage reply = msg.createReply();
                    reply.setContent("你好，" + msg.getSender().getLocalName());
                    send(reply);
                } else {
                    block();
                }
            }
        });
    }
}

from mesa import Agent, Model
from mesa.time import RandomActivation

class PersonAgent(Agent):
    def __init__(self, unique_id, model):
        super().__init__(unique_id, model)
        self.state = "S"  # S: 易感, I: 感染, R: 康复

    def step(self):
        if self.state == "I":
            for neighbor in self.model.schedule.agents:
                if neighbor.state == "S" and self.random.random() < self.model.infection_chance:
                    neighbor.state = "I"
            if self.random.random() < self.model.recovery_chance:
                self.state = "R"

class EpidemicModel(Model):
    def __init__(self, N, infection_chance, recovery_chance):
        self.num_agents = N
        self.infection_chance = infection_chance
        self.recovery_chance = recovery_chance
        self.schedule = RandomActivation(self)
         i  (.num_agents):
            a = PersonAgent(i, )
             i == :
                a.state =   
            .schedule.add(a)

     ():
        .schedule.step()

class CarAgent(Agent):
    def __init__(self, unique_id, model):
        super().__init__(unique_id, model)
        self.waiting = False

    def step(self):
        light = self.model.traffic_light
        if light.state == "green":
            self.waiting = False
        else:
            self.waiting = True

class TrafficLightAgent(Agent):
    def __init__(self, unique_id, model):
        super().__init__(unique_id, model)
        self.state = "green"

    def step(self):
        self.state = "red" if self.state == "green" else "green"

class TrafficModel(Model):
    def __init__(self):
        self.schedule = RandomActivation(self)
        self.traffic_light = TrafficLightAgent(, )
        .schedule.add(.traffic_light)
         i  (, ):
            .schedule.add(CarAgent(i, ))
     ():
        .schedule.step()

public class TaskAgent extends Agent {
    protected void setup() {
        addBehaviour(new CyclicBehaviour(this) {
            public void action() {
                ACLMessage msg = receive();
                if (msg != null) {
                    if ("task".equals(msg.getContent())) {
                        System.out.println(getLocalName() + ": Received task, executing!");
                        // 假设自己接下任务
                    }
                } else {
                    block();
                }
            }
        });
    }
}

ShelledCamAndroid

Related Posts

Auth和Billing合并API调用：2024年高效认证计费设计全攻略

学习Python中NLP库（如spaCy、NLTK、Transformers）的使用

2024年C/C++实现LLM推理实战：详解ggml-org/llama.cpp高效本地化部署指南

目录

引言：多代理仿真环境的重要性与应用场景

💡 实用技巧

MESA 框架概述及核心功能解析

一、MESA 的架构和设计理念

二、如何用 MESA 创建 Agent、Environment 和 Scheduler（代码示例）

三、数据分析与可视化支持

四、消息传递与调度机制

五、调试技巧与性能优化建议

💡 实用技巧

JADE 框架概述及核心功能解析

一、JADE 和 FIPA 标准，究竟是什么关系？

二、如何用 JADE 创建 Agent、Environment 和 Scheduler（代码示例）

三、代理通信和管理怎么玩？

四、多代理消息传递机制——异步而高效！

五、分布式部署，扩展性满分！

六、调试技巧与性能优化建议

💡 实用技巧

MESA 与 JADE 的对比分析

1. 语言和生态系统

2. 性能和扩展性

3. 可视化支持

4. 分布式支持

💡 实用技巧

典型使用案例解析

一、疫情传播模拟（用 MESA）

二、智能交通系统仿真（用 MESA 或 JADE）

三、机器人群体协作（用 JADE）

💡 实用技巧

多代理仿真开发中的主要挑战与解决方案

1. 代理间通信混乱

2. 性能瓶颈

3. 状态同步与一致性

4. 调试困难

5. 负载均衡与任务分配

💡 调试与优化小贴士

总结与未来发展方向

📚 参考资料和进阶学习

官方文档

教程

实用工具

社区

🔗 相关主题

MESA 框架的深入使用与扩展

JADE 框架入门与多代理系统开发

多代理系统的基本设计模式

📈 下一步

Tags

Shelled AI (中国)