Ģenētisko algoritmu izmantošana daudzaģentu sistēmās
Author
Kols, Kristaps
Co-author
Latvijas Universitāte. Datorikas fakultāte
Advisor
Arnicāns, Guntis
Date
2012Metadata
Show full item recordAbstract
Bakalaura darbs „Ģenētisko algoritmu izmantošana daudzaģentu sistēmās” tika izstrādāts ar mērķi izpētīt, kādus ieguvums dod ģenētisko algoritmu pielietošana daudzaģentu sistēmu darbībā. Šī darba izstrādes laikā autors iepazinās un izpētīja, kas ir daudzaģentu sistēmas un kādas ir metodoloģijas to realizācijai, kāda ir ģenētisko algoritmu darbība un kādas varētu būt datora resursu plānošanas iespējas.
Darba rezultātā valodā Python tika izstrādāta daudzaģentu sistēma, kas simulē dažādu uzdevumu veikšanu, kas noslogo datora resursus. Sistēma sastāv no aģentiem, kuri izpilda uzdevumus noslogojot dažādus datora resursus. Tika izstrādāta arī daudzaģentu sistēmas versija, kas izmanto ģenētisko algoritmu pieeju aģentu attīstīšanai. Šo abu sistēmu salīdzinājumi grafiku veidā un secinājumi aprakstīti darbā. This Bachelor thesis „The use of genetic algorithms in multi-agent systems” was developed to explore what benefits gives the use of genetic algorithms in multi-agent systems. During the work out of the thesis the author explored and examined what are a multi-agent systems and what are the methodologies for their implementation, what is the operation of the genetic algorithms and what and what capabilities might be there for computer resource planning.
Work has resulted multi-agent system developed in the programming language Python that simulates a variety of tasks, which load the computer resources. The version of system was developed using genetic algorithm approach in order to modify the agents. The comparison of these two systems as graphs and conclusions is described in the work.