DockerSwarm核心概念及详细使用DockerSwarm介绍DockerSwarm是Docker的原生集群管理工具。它的主要作用是将多个Docker主机集成到一个虚拟的Docker主机中，为Docker容器提供集群和调度功能。通过DockerSwarm，您可以轻松地管理多个Docker主机，并能在这些主机上调度

1.背景本qiang~关注到OpenAI两周前发布的轻量级多代理框架Swarm，因此想要深入了解了一下，运行了官方提供的例子，整理并总结一些心得体会~源码非常简单，各位看官们可以小读一下，本文采用gpt-4o-mini进行验证，如果想免费使用gpt-4o-mini，可私信沟通。Ps:发布之后，便在X引起了Swarm涉嫌

摘要本文研究了鸭群算法在二维路径规划问题中的应用，旨在解决复杂障碍环境下的最优路径搜索问题。通过模拟鸭群觅食行为，鸭群算法能够有效避开障碍物，找到最短路径。实验结果表明，鸭群算法在路径规划中表现出较快的收敛速度和较优的路径规划效果，适用于多种复杂环境下的路径优化

1.OpenAI开源Swarm智能体框架OpenAI刚开源的Swarm多智能体框架，短短时间就在github狂揽11.6w星！让我们先快速了解一下Swarm的主要特点：轻量级：Swarm以轻巧的架构，简化了代理的协调和执行。高度可控：简洁的接口让多代理系统控制变得精准易行。易于测试：设计上便于测试，让开

近日，OpenAI的新多智能体框架Swarm引发了一场激烈的争议——20岁创始人KyeGomez控诉OpenAI窃取了其初创公司Swarms的知识产权。青年才俊的G创始人声称，OpenAI不仅盗用了其项目的名称，还抄袭了相似的代码结构和方法。这一消息迅速引发了科技社区的广泛关注，这两个

Swarm简介Swarm[1]是一个由OpenAISolution团队管理的实验性框架，用于探索多智能体系统的协同工作。它提供了一个轻量级、高度可控的平台，适合开发者学习和实验多智能体协同的模式。注：它目前处于实验阶段，不推荐在生产环境中使用，因此没有官方支持。项目特点主要特点

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在人工智能的领域中，多智能体系统（Multi-AgentSystems，MAS）一直是一个活跃的研究领域。这些系统由多个相互作用的智能体组成，它们可以协同工作以解决复杂的问题。最近，OpenAI的研究团队发布了一个名为Swarm的多智能体编排框架，这标志着多智能体研究的新篇章。Swarm项目简介Swarm是

   开发者朋友们大家好： 这里是「RTE开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE（Real-TimeEngagement）领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编

今天早上，OpenAI实施团队的@shyamal在Github上开源了Swarm这个OpenAI官方的多智能体框架。不得不说，OpenAI官方下场，获得的社区影响就是不一样，在微信群、朋友圈里已经出现大量的解析文章。这个多智能体框架确实已经把多智能体的关键，说的很透彻了，Swarm里面定义了两个核心「Agents

今天早上，OpenAI实施团队的@shyamal在Github上开源了Swarm这个OpenAI官方的多智能体框架。不得不说，OpenAI官方下场，获得的社区影响就是不一样，在微信群、朋友圈里已经出现大量的解析文章。这个多智能体框架确实已经把多智能体的关键，说的很透彻了，Swarm里面定义了两个核心「Agents」

Docker-Swarm参考：Swarmmode|Docker从入门到实践Docker1.12Swarmmode(opensnewwindow)已经内嵌入Docker引擎，成为了docker子命令dockerswarm。请注意与旧的DockerSwarm区分开来。Swarmmode内置kv存储功能，提供了众多的新特性，比如：具有容错能力的去中

算法背景粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO。粒子群优化算法是一种进化计算技术(evolutionarycomputation)，1995年由Eberhart博士和kennedy博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启

在环境上通过docker查看节点列表时，报错如下：解决方法： 具体code如下：root@controller1:~#dockerswarminit--advertise-addr127.0.0.1Errorresponsefromdaemon:Thisnodeisalreadypartofaswarm.Use"dockerswarmleave"toleavethisswarmandjoinano

本方式使用dockerSwarm集群的方式创建overlay网络进行打通背景因java微服务使用nacos做配置中心，为了解决Nacos服务注册使用Docker容器内网ip问题，使用此方案前置条件1、宿主机之间需要开通端口管理端口:2377/tcp:用于管理Swarm模式集群。这是SwarmManager和Worker

DockerService（服务）是用于定义和管理单个容器服务的概念。 DockerCompose，它是用来进行一个完整的应用程序相互依赖的多个容器的编排的，但是缺点是不能在分布式多机器上使用； Dockerswarm，它构建了docker集群，并且可以通过dockerservice在不同集群节点上运行容器服务，但是缺点

一、 DockerSwarm群集部署        Docker自诞生以来，其容器特性以及镜像特性给DevOps爱好者带来诸多方便。然而在很长一段时间内，Docker只能在单机上运行，其跨主机部署、运行与管理能力颇受外界诟病。跨主机能力薄弱，导致Docker容器与主机的形成高度耦合，降低了D

本文探讨基于DockerSwarm、Portainer和Jenkins的SpringCloud微服务自动构建和部署。相对本文讨论的方案，业界更主流的是基于k8s，显而易见k8s的功能更强大，但也更复杂，也需要投入更多开发和运维成本。对于小公司，集群规模不会很大，DockerSwarm加上Portainer可以满足大部分需求，建议可以

EGO-Swarm仿真环境搭建参考教程：https://github.com/ZJU-FAST-Lab/ego-planner-swarmEGO-Swarm是一种分散的异步系统解决方案，用于仅使用机载资源在未知的障碍物丰富的场景中进行多机器人自主导航。1.查看系统环境要运行本仿真程序，需要保证当前环境为ubuntu18.04+ros-melodic

遗传算法(GeneticAlgorithm)模拟退火(SimulatedAnnealing)粒子群优化(ParticleSwarmOptimization)蚁群算法(AntColonyOptimization)差分进化(DifferentialEvolution)禁忌搜索(TabuSearch)局部搜索(LocalSearch)邻域搜索(NeighborhoodSearch)蝙蝠

dockerswarm网络架构swarm网络网络架构OverlayNetwork:Swarm使用Overlay网络来实现跨主机容器的通信。Overlay网络在每个节点上创建虚拟网络，用于连接不同主机上的容器。优点：容器可以跨节点直接通信，简化了网络配置。缺点：可能会增加一些网络开销，影响到延迟和吞吐量。

dockerattach#连接到正在运行中的容器dockerbuild#使用Dockerfile创建镜像dockerbuilder#管理buildsdockerbuilderprune#清除build缓存dockercheckpoint#管理checkpointsdockercheckpointcreate#从正在运行的容器创建检查点dockercheckp

  1、创建docker集群manger（要保存初始化后token，因为在节点加入时要使用token作为通讯的密钥）dockerswarminit--advertise-addr10.1.62.59上面命令执行后，加入swarm集群，输出的信息中包含了节点加入集群的方式：[root@hadoop1~]#dockerswarminit--advertise-addr10.

学习Docker之前，有看过很多的文章和概念，感觉不太好理解，终于在B站上看到一个博主的视频感觉讲的很清楚，理解起来简单易懂，放个链接golang全栈指南(golangguide.top)，不光是Docker，还有很多新技术像K8S也讲得很清楚，通俗易懂，初学者经常会遇到这样的问题，在刚开始学习的时候，经常会因为技术

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