Çok Ajanlı Sistemler ve Python ile Koordinasyon Eğitimi

Çok Ajanlı Sistemlere Giriş

• Ajan, ortam ve etkileşim modellerine genel bakış
• Ajansal sistemlerde iş birliği, rekabet ve özerklik
• Lojistik, robotik ve karar alma uygulamaları

Ajan Mimarisinin Temel Kavramları

• Tepkisel vs. deliberatif (düşünümsel) ajanlar
• İletişim protokolleri ve koordinasyon modelleri
• Bilgi temsili ve paylaşılan durum

Python'da Ajanların İmplementasyonu

• Mesa çerçevesi kullanarak ajan oluşturma
• Ortam ve etkileşimlerin modellemesi
• Ajan davranışının simülasyonu ve görselleştirme

Koordinasyon ve İletişim

• Mesaj iletimi ve paylaşımlı bellek mimarileri
• Müzakere, konsensüs ve görev dağıtımı
• Koordinasyon algoritmaları (sözleşme ağı, piyasa tabanlı, sürü modelleri)

Çok Ajanlı Sistemlerde Öğrenme ve Uyum Sağlama

• Birden fazla ajan için pekiştirmeli öğrenme
• İşbirlikçi vs. rekabetçi öğrenme dinamikleri
• MARL için PettingZoo ve Stable-Baselines3 kullanımı

Dağıtık Hesaplama ve Ölçeklendirme

• Dağıtık çok ajanlı simülasyonlar için Ray kullanımı
• Eşzamanlılık ve senkronizasyonun yönetimi
• Hesaplamaların paralelleştirilmesi ve paylaşılan kaynakların işlenmesi

İnsan-Ajan İş Birliği

• İnsan-döngü koordinasyonu için arayüz tasarımı
• Yapay zeka destekli karar desteği ile hibrit iş akışları
• E etik ve operasyonel hususlar

Zirve Projesi

• Python ile bir çok ajanlı sistemin tasarlanması ve implementasyonu
• Ajanlar arası koordinasyon ve öğrenmenin gösterimi
• Simülasyon sonuçlarının ve performans içgörülerinin sunumu

Özet ve Sonraki Adımlar