推理机制: 自适应温度调节

自适应温度调节 是一种复杂的机制，通过利用机器学习模型，根据历史数据和任务结果动态平衡子代理决策过程中的创造力和精确度。

工作原理:

• 高温度:

  • 行为: 鼓励创造性和探索性行动。

  • 使用场景: 问题解决的初始阶段，需要创新解决方案。

  • 示例: 为供应链设计新的优化方法。

• 低温度:

  • 行为: 促进精确和确定性逻辑。

  • 使用场景: 精炼阶段，需要专注和准确的解决方案。

  • 示例: 基于现有物流数据优化运输路线。

• 动态调整:

  • 机器学习模型分析任务阶段和反馈，实时调整温度设置，确保探索和利用之间的最佳平衡。

基于温度的工作流程:

1. 任务初始化:

   • 分析任务复杂性，根据预定义标准和历史数据分配初始温度值。

2. 探索阶段 (高温度):

   • 子代理利用先进的量子启发式算法和随机抽样技术生成多样化的解决方案。

3. 精炼阶段 (低温度):

   • 蜂群筛选和整合可行的解决方案，专注于精确性和任务需求的对齐。

4. 最终决策:

   • 生成平衡创造力与任务特定精确度的统一结果，利用高温度和低温度的解决方案。

代码实现: 自适应温度调节

import random
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np

class SubAgent:
    def __init__(self, name, initial_temperature=0.5):
        self.name = name
        self.temperature = initial_temperature  # 高温 = 创造性，低温 = 精确性
        self.history = []  # 存储过去的任务表现

    def generate_solution(self, task):
        # 模拟基于温度的创造性解决方案
        base_solution = f"{self.name} 处理任务: {task}"
        creativity_chance = random.uniform(0, 1)
        if creativity_chance < self.temperature:
            return f"{base_solution} 具有创造性转折！"
        else:
            return f"{base_solution} 使用标准方法。"

    def adjust_temperature(self, phase, performance_metric):
        # 根据性能指标更新历史
        self.history.append(performance_metric)
        # 使用逻辑回归预测最佳温度
        X = np.array(range(len(self.history))).reshape(-1, 1)
        y = np.array([1 if metric > 0.7 else 0 for metric in self.history])  # 1: 高性能
        if len(X) > 1:
            model = LogisticRegression()
            model.fit(X, y)
            prediction = model.predict(np.array([[len(self.history) + 1]]))
            if prediction == 1:
                self.temperature = min(self.temperature + 0.1, 1.0)
            else:
                self.temperature = max(self.temperature - 0.1, 0.0)
        # 根据阶段调整温度
        if phase == "exploration":
            self.temperature = 0.8
        elif phase == "refinement":
            self.temperature = 0.2

# 示例用法
task = "优化物流"
agent = SubAgent(name="TransportAI", initial_temperature=0.8)

# 探索阶段
agent.adjust_temperature("exploration", performance_metric=0.75)
print(agent.generate_solution(task))

# 精炼阶段
agent.adjust_temperature("refinement", performance_metric=0.65)
print(agent.generate_solution(task))

解释:

• 性能指标: 收集性能数据以指导温度调整。

• 逻辑回归: 使用简单的逻辑回归模型，根据过去的性能预测是否增加或减少温度。

• 阶段调整: 确保温度设置与当前任务执行阶段一致。

可能的输出:

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TransportAI 处理任务: 优化物流 具有创造性转折！
TransportAI 处理任务: 优化物流 使用标准方法。