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wumpus-detectives

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WumpusDetectives ist ein vollständiges Multi-Agenten-Framework für die Simulation einer erweiterten Wumpus-Welt. Die Welt wird durch den wumpusMonitor simuliert. Die Agenten (wumpusDetective) können über ein simples, auf TCP basierendes Protokoll, untereinander und mit dem Monitor kommunizieren.

Die Agenten (wumpusDetective)

Die Agenten sind in Java implementiert und können sich untereinander über ein sehr einfaches Protokoll (via TCP) Nachrichten schicken. Jeder Agent benötigt eine installierte Java-Laufzeit-umgebung (JRE). Der Agent selbst ist eine JAR-Datei in der bereits alle Abhängigkeiten verpackt sind. Die derzeit verwendete Agentenlogik CarefulAgent wurde von LiquidFun entwickelt.

Dokumentation zu wumpusDetective

Beispielausgabe des Monitors und eines Agenten (CarefulAgent):

Der Monitor (wumpusMonitor)

Der Monitor generiert und verwaltet die Spielwelt. Er bietet eine Schnittstelle, über die sich Agenten registrieren, ihren Zustand melden und Informationen zu ihrer aktuellen Position abrufen können. Des Weiteren bietet der Monitor auch ein HTTP-Endpoint über den der gesamte Zustand der Welt erfragt werden kann. Eine externe Software kann diese Daten zur Visualisierung nutzen. Für jede Simulaion werden Parameter und Ergebnisse in die Datei results_benchmark.csv zu späteren Auswertung gespeichert.

Dokumentation des Monitors

Gemeinsame Bibliothek (wumpusCore)

wumpusCore bietet gemeinsam benutze Klassen und wird automatisch mit übersetzt.

Übersetzen

Voraussetzung ist Java 11 und Apache Maven.

Mit folgendem Befehl lassen sich beide Projekte: wumpusDetective und wumpusMonitor übersetzen.

mvn clean compile package

Simulation und Ergebnisvisualisierung

Mithilfe des Shell-Skriptes benchmark.sh lassen sich Simulationsläufe mit verschiedenen Parametern durchführen. Zur Ausführung wird GNU Parallel benötigt, das sich um die nebenläufige Ausführung von Monitor und der Agenten kümmert. GNU Parallel sollte in jeder gängigen Linux-Distribution als Paket vorliegen, meist unter dem namen parallel. Da für jeden Agenten eine eigene Java-VM gestartet wird, ist der Speicherbedarf relativ hoch. Eine Simulation mit 32 Agenten benötigt auf einem System, ca. 14 GiB Speicher. Die Agenten können bei bedarf auf verschiedene Systeme ausgelagert werden, sodass auch Simulationen mit mehr als 100 Agenten möglich sind.

Das Python-Skript plot_results.py visualisiert die Simulationsergebnisse:

plot_results.py results_benchmark.csv

Visualisierung (wumpusVisualization)

Visualisiert die simulierte Welt.