基于java+vue的多智能体强化学习的博弈对战平台设计与实现的详细项目实例（含完整的程序数据库和GUI设计代码详解）

基于java+vue的多智能体强化学习的博弈对战平台设计与实现的详细项目实例 4 4 5 5 5促进教学实验与人才培养 6拓展智能体算法与系统性能 6 6项目挑战及解决方案 6 6算法多样性与灵活集成难题 7可视化展示与实时监控难点 7海量数据处理与高并发通信考验 7安全性与可扩展性兼容需求 7项目模型架构 7 7 8智能体与强化学习算法管理 8 8数据存储与高并发通信机制 8安全性、可扩展性与标准化接口 9项目模型描述及代码示例 9 9 9 前端可视化数据交互接口 数据存储设计与接口 多智能体环境扩展机制 算法策略插件与切换接口 项目应用领域 智能交通系统与自动驾驶编队 智能制造与工业自动化 智慧能源系统与动态调度 军事模拟、无人集群与虚拟对抗 智能教育、科学研究与理论创新 前后端高度解耦、功能模块独立协同 多智能体并发博弈、支持大规模环境仿真 高级环境与策略灵活扩展能力 安全管控与细粒度权限分级 项目应该注意事项 明确项目目标与应用范围界定 强化算法与环境的扩展兼容能力 重视数据存储、分析与安全管理 优化人机交互体验与界面响应速度 加强平台安全性与系统容错设计 项目数据生成具体代码实现 项目目录结构设计及各模块功能说明 23项目目录结构设计 25项目部署与应用 26 26 26 27 27 GPU/TPU加速推理 27 28API服务与业务集成 28前端展示与结果导出 28 28故障恢复与系统备份 持续优化与维护 项目未来改进方向 29 29智能体认知建模与自适应群体行为模拟 云原生架构与混合云弹性部署优化 29跨行业应用场景特化与行业标准输出 人性化智能交互与AI辅助实验 项目需求分析，确定功能模块 实时数据采集、可视化与分析模块 训练过程管理与对战大厅模块 数据存储、归档与备份恢复模块 32安全性控制与日志审计模块 3第三方API扩展与系统外部集成模块 3数据库表MySQL代码实现 33用户信息表 33智能体策略模型表 34博弈环境配置表 34智能体对战实验表 34智能体参与实验绑定表 环境运行轨迹与奖励表 日志与审计记录表 35API访问令牌与权限控制表 自定义奖励函数与插件表 实验结果报告表 36异常故障及报警表 36文件归档及模型权重备份表 设计API接口规范 用户注册与登录 37智能体策略管理 37环境配置与调用接口 38实验与对战流程管理接口 博弈过程数据及可视化接口 39日志与操作审计接口 39第三方扩展与奖励插件接口 39数据归档与报告导出接口 APIToken访问及认证管理接口 40项目后端功能模块及具体代码实现 用户注册与登录模块 用户权限及Token认证中间件 41智能体模型上传及管理模块 博弈环境管理与插件扩展模块 42实验发起与流程控制模块 实验智能体参与绑定模块 4实验运行与博弈过程数据采集模块 45实验报告生成与导出模块 日志审计与安全操作监控模块 46APIToken与接口权限控制模块 47奖励函数与插件管理模块 文件与模型权重归档模块 系统异常与报警管理模块 实验数据导出与结果下载模块 智能体并发对战调度主控模块 可视化数据推送与WebSocket模块 51API统一响应与全局异常处理模块 项目前端功能模块及GUI界面具体代码实现 登录与注册页面(LoginRegister.vue) 用户信息中心页面(UserProfile.vue) 54环境配置管理模块(EnvList.vue) 5智能体策略模型管理模块(AgentModelList.vue) 实验发起与配置模块(ExperimentCreate.vue) 59实验大厅与对战浏览页面(ExperimentList.vue) 60实验过程数据可视化分析页面(ExperimentDetail.vue) 日志操作与安全审计管理模块(LogList.vue) 文件归档与导出模块(ExportDownload.vue) 64奖励函数插件管理模块(RewardPluginList.vue) 65实时实验训练推送与弹窗提醒模块(ExperimentWebSocket.vue) 66报警事件与异常提醒页面(AlertList.vue) 67顶部导航栏与全局路由页面(App.vue) 前端全局请求拦截与token注入(api/index.js) 完整代码整合封装(示例) 结束 面对当前智能体技术的飞速发展，多智能体强化学习(MARL,Multi-AgentReinforcementLearning)近年来逐步成为人工智能领域的研究热点。随着人工广泛应用，多智能体强化学习的战略决策与智能协作能力日益引发重视。当前，可扩展、可视化友好、支撑实际博弈对战实验的完整平台环境。Java作为后端Vue则以模块化、响应式、数据驱动界面享誉前端，二者组合有利于构建一套高场景自定义、环境监控、实时结果可视化、策略参数应用场景。平台采用微服务化设计、安全高效通信机制及可扩展算法插件接弈对战平台，对推动智能体自主协作决策、提升AI科研实验效率、促进行业落Q-learning,DDPG,MADDPG等),算法集成灵活，便于对比分析模型优劣。平高校与企业AI人才培养和科学竞赛的得力支撑。API实现第三方算法与业务系统便捷对接，便于产业级推广和异构业务集成。据分析四大层次组成。后端通过SpringBoot框架构建RESTfulAPI,负责用户管理、对战大厅、仿真环境调度、算法集成及数据存储等核心功能。前端采用Vue3+ElementPlus开发，实现场景搭建、参数配置、智能体可视化及对战结果展示。平台采用消息队列(如RabbitMQ)保障环境与智能体高效通信；数据库享。环境底层采用高度优化的数据结构(如环形缓冲区、稀疏数组等)加速状态平台使用JWT等认证机制，用户权限细粒度管控，支持API安全调用。各主要功//定义博弈环境中的状态类态this.positions=positions;//状态初始化时赋值位置this.round=round;//状态初始化时赋值回合数publicintgetRound(){returnthis.moveStep=moveStep;//赋值动作参数//博弈奖励函数实现publicdoublecalculateReward(GameStateagentIdx){//计算指定智能体奖励int[]pos=state.getPositions();//获取所有智能体的位置intgoal=10;//设定总目标位置为10return100.0;//奖励100分}for(inti=0;i<pos.length;i++){//检查其他智能体是否在同一位置if(i!=agentIdxreturn-1.0;//其他情况默认每步扣1分//智能体策略接口}//随机策略样例importjava.util.Random;//导intmove=random.nextInt(3)-1;//步长为-1、0或1importjava.utilimportjava.util.Map;//导入Map包privateintactionDim=3;//动作空间大小(-1,0,1)int[]pos=state.getPositireturnpos[0]+"_"+pos[1]+"_"+st}StringstateKey=getStateKey(state);//获取状态keydouble[]qVals=qTable.getOrDefault(stateKey,newif(Math.random()<epsilon){//returnnewAction(actIdx-1);//输出步长-1/0/1intmaxIdx=0;//最优动作索引for(inti=1;i<actionDim;i++){//找最大Q值动作if(qVals[i]>qVals[maxIdx])maxIdx}publicvoidupdate(GameStateoldState,intStringoldKey=getStateKey(oldState);//获取旧状态keyStringnewKey=getStateKey(newState);//获取新状态keydouble[]qVals=qTable.getOrDefault(oldKey,newdouble[]nextQ=qTable.getOrDefault(newKif(nextQ[i]>maxNextQ)maxNe}qVals[actionTaken+1]=(1-alpha)*qVals[alpha*(reward+gamma*maxNextQ);//Q表更新//多智能体环境执行与训练主控publicclassMultiAgentGame{//控制整体多智能体仿真过程privateAgentPolicy[]agents;//所有智能体策略实例privateRewardFunctionrewardFunction;//奖励函数实例publicMultiAgentGame(AgentPolicy[]agents,RewardFunctionrewardFunction){//构造初始化this.agents=agents;//绑定所有智能体策略对象this.rewardFunction=rewardFunction;//奖励函数初始化this.agentNum=agents.lengtpublicvoidrunEpisode(){//单轮对战过程int[]positions=newint[agentNum];//初始化智能体位置for(inti=0;i<agentNum;i++)positions[i]=0;//全部起点0GameStatestate=newfor(intround=0;round<20;round++){//最多循环20步Action[]actions=newAction[agentNum];//存储所有智能体}int[]newPos=newint[newPos[i]=state.getPositions}GameStatenewState=newGameState(newPos,round+1);/for(inti=0;i<agentNum;i++){//奖励反馈与策略更新rewardFunction.calculateReward(newSt励if(agents[i]instanceofQLearnin((QLearningPolicy)agents[i]actions[i].getMoveStep(),reward,newState);//执行Q表更新}}state=newState;//进入下一状态//Vue前端调用后端API,获取训练进展数据.then(res=>res.json())//解析结果为jsothis.episodeList=data.episodes;//episodes是每轮数据(用于可视化过程)this.agentRewards=data.agentRewards;//各智能体累计奖励});//请求完成后赋值至组件//用ECharts展示统计曲线title:{text:’多智能体训练奖励曲线’},//设置曲线标题tooltip:{},//鼠标悬浮提示series:[//每]myChart.setOption(option);//使用ECharts渲染曲线//Java数据存储接口voidsaveRecord(GameStatestaList<GameRecord>loadAl1Records();//获取所有历史对战记录publicclassMySqlGameRecordRepoimplementsGameRecordRepository{//实publicvoidsaveRecord(GameStatestate,Action[]actions//省略数据库JDBC实际写入操作，每条记录插入(状态/动作/奖励)//占位注释说明}publicList<GameRecord>loadAllRecords(){//省略读取操作，返回全部对战历史//占位注释说明//新增环境插件标准booleanisTerminal(GameState//插件环境注册实例privateMap<String,EnvironmentPlugin>envMap=newHashMap<>();//publicvoidregisterEnv(Stringname,EnvironmentPluginplugin){//}publicEnvironmentPlugin//新增算法插件标准voidupdate(GameStateoldState,intaction,doublereward,GameStatenewState);//策略更新}//算法插件动态挂载privateMap<String,PolicyPlugin>policyMap=newHashMap<>();//全publicvoidregisterPolicy(StringnpolicyMap.put(name,在现代智能工厂与自动化车间，多设备、机器人协作成为提升生产效率的关键。业4.0智能制造核心落地，增强企业生产与管理自动化水平，扩大项目技术外溢平台采用前后端分离的先进开发架构，后端Java以微服务方式独立封装。前端则借助Vue框架构建高交互性的页面，从参数配置、场景搭建、决策动画到数据可视化，完整包揽用户交互体验。模块间通过RESTfulAPI和平台核心创新点之一是支持数十甚至上百智能体在统一环境中并发对战与协同。训练、策略自适应等技术手段，平台确保环境与智能体解耦，具备跨场景兼容、在线策略热切换，保障实验不中断、数据不丢失，即时应对复杂博弈动态变化。在项目具体实现阶段，必须根据实际需求合理选合高并发业务逻辑、后端微服务与复杂流程调度，Vue则配置灵活、实验反馈及时。建议采用模块组件化开发方式，提升页面复用效率。度。界面交互体验将直接影响用户持续使用意愿和平求较高。应采用多维安全防护(如权限分级、防SQL注入、接口签名、日志溯源等)。建议在关键算法、数据流和操作端点加入异常捕获和容错重试机制，避免多智能体强化学习平台主流程1.系统初始化2.实验场景搭建与参数配置十选择博弈环境类型十配置智能体数量与初始状态十设定训练/对抗轮次数3.多智能体对战训练仿真循环一各智能体独立决策选动作十博弈环境同步执行动作十采集状态-动作-奖励-环境变迁数据十检查终止条件(回合或收敛)若未终止，循环至下一回合十前端实时展示奖励、胜负、状态曲线十记录全流程行为轨迹与实验日志十训练过程数据批量归档与导出格式处理5.接口扩展与新算法环境集成十注册新环境与奖励函数插件十动态切换、对比不同算法策略十支持批量实验对比与复现实验6.系统安全检测与故障恢复十监控权限、数据加密操作十异常自动预警与重试恢复importjava.io.BufferedWriter;//导入用于缓冲写入文本文件的类importjava.io.FileWritimportjava.io.IOException;//导入异常处理类importjava.util.Random;//导入随机数产生器类importjava.util.ArrayList;//导入动态数组类importjava.util.List;//导入列表接口importcom.jmatio.io.MatFileWriter;//导入mat文件写入类importcom.jmatio.types.*;//导入Matlab数据结构库//定义模拟数据结构doublereward;//本步奖励publicSimRecord(intepisode,intagthis.agentId=agentId;//赋值智能体编号this.reward=reward;//赋值获得奖励intN=5000;//设置生成数据条数为5000intagentCount=2;//假设2个智能体List<SimRecord>list=newArrayList<>();//创建存放所有记录Randomrand=newRafor(inti=0;i<N;i++){//生成N条数据intep=i/100;//每100条为一回合intstate=rand.nextInt(21);//状态空间0~20intaction=rand.nexdoublereward=Math.round((rand.nextGaussian()+2)*10.0)/10.0;//奖励为高斯噪声模拟list.add(newSimRecord(ep,agentId,st//组装一条数据添加至列表}BufferedWriterbw=newBufferedWriter(newFileWriter("sim_data.csv"));//打开csv文件写入器bw.write("episode,agentId,state,action,reward\n");//bw.write(r.episode+","+r.agentId+","+r.state;//按字段拼接一行数据写入//保存mat文件MLArray[]arr=newMLArray[5];//Matlab数据数组，分别存回合、double[]episodes=newdouble[N];//存放回合号数组double[]agentIds=newdouble[N];//存放智能体编号数组double[]states=newdouble[N];//存放状态数值数组double[]actions=newdouble[N];//存放动作数组double[]rewards=newdouble[N];//存放奖励数值数组for(inti=0;i<N;i++){//填充mat数组SimRecordrec=list.get(i);//episodes[i]=rec.episode;//填数据至对应列//创建Matlab矩阵变量MLDoubleagMat=new建智能体变量MLDoublestMat=newMLDouble("state",states,N,1);//创建MLDoublereMat=newMLDouble("reward",rewards,N,1);//ArrayList<MLArray>mlList=newArrayList<对象列表，用于生成mat文件回合变量添加至mat列表mlList.add(agMat);//智能体变量添加至mat列表mlList.add(acMat);//动作变量添加至mat列表奖励变量添加至mat列表newMatFileWriter("sim_data.mat",mlList);//写入mat完成5000条实验数据格式归档backend/java/com/marl/platform/环境模型与插件接口实现(博弈场景、奖励函数)—controller/入口控制层(RESTful、WebSocket等接口路由)具类与辅助方法(数据预处理、文件操作)——application.yml—logback.xml//项目主目//后端核//配置//日志//后端//后端容//前端项 —assets/资源(图片、图标等)件库(视图、控制面板、可视化等)页面(对战大厅、训练曲线、环境场景、用户中心等)—store/—utils/—package.json 档、设计说明和接口约定脚本与CI/CD相关工具 —data/成数据、样本及日志文件 —configs/局配置文件(环境、算法、策略等) //前端//静态//业务//路由//状态//前端//npm依//前端容//项目文//训练好//项目全//多容器//项目说backend/agent/:该目录用于实现各类强化学习智能体的主要模型和策略，该模backend/env/:用于构建多场景博弈环境，包含不同类型对战场景、状态空间、backend/service/:业务服务核心层，负责backend/controller/:接口路由入口层，是提供RESTfulAPI和WebSocket等多种数据接口，控制各类实验命令、(Redis)及文件归档接口，高效支持高并发访问与实验回溯需求，为大规模数据backend/config/:统一存放后端系统配置、参数文件和环境变量，便于部署快backend/util/:工具封装和公共类库模块，包含各类辅助功能(如日志处理、数据预处理、文件操作、算法工具等)。该模块为业务核心流程提供高效、复用frontend/components/:前端基础UI和功能组件库，包括对战场景动画、实验frontend/views/:业务页面功能目录，集成对战大厅、实验中心、场景配置、frontend/utils/:实用工具函数库，包括数据解析、格式转化、状态管理辅助docs/:项目整体开发说明、接口协议、API文档、用户手册、model_weights/:所有训练与实验产生的智能体模型参数保存目录，可用于模型data/:平台运行过程中自动生成的实验数据、训练样本、行为日志等全部实验平台采用分布式微服务+前后端分离架构。后端基于SpringBoot实现高并发高可用服务，自动负载均衡，通过RESTfulAPI和WebSocket等实现高效数据与事件交互。前端采用Vue3,结合现代UI框架ElementPlus进行界面组件开发，ECharts实现动态可视化。采用Docker容器技术统一开发、测试和生产环境，支持主流Linux、Windows和Mac物理机、推荐部署在高性能云主机(如阿里云ECS、腾讯云CVM),前端打包静态文件可统在海量高并发任务下的信息处理效率。采用消息队列技术RabbitMQ或Kafka务对接NVIDIAGPU,TensorFlowServing等深度学习推理后端，自动识别资源内建Prometheus、Grafana流程可自动完成云端部署、回滚切换及灰度试验，使平台能快速响应算法升开放标准化API接口，便于第三方业务系统或算法资源无缝接入。支持RESTful及WebSocket等多种协议，满足训练数据同步、对抗环境管理、算法策略下发、全链路采用HTTPS、APIToken和权限分级管理机制，敏感数据存储与传输均采网络架构(如Transformer、多层卷积网络等)以及进化式、元学习型等创新算下快速交替优化表现力，成为多智能体复杂行为学习和跨领域知识迁移的重要自动化弹性扩容和负载均衡。通过原生Kubernetes支持大规模实验场景下横纵未来平台将深度聚焦智慧交通、智能制造、能源互联网、智能物流、无人作战、AI大模型深度集成，系统能够自动推荐实验参数、危险场景提示和多维度决策台还将开放API接口，便于接入更多第三方AI辅助功能，打造全栈智能化、开示潜在模型偏置与数据异常，为用户营造稳定、高效、安全的实验和创新环基于Java与Vue的多智能体强化学习博弈对战平台通过现代化分布式开发理念、在用户体验方面，平台重视全流程人机交互，通过Vue+现代UI组件库实现友好科学工具。系统充分利用Docker、自动化CI/CD、消息队列等现代云原生技术手AI辅助实验及全生命周期数据治理等方向深度升级，不断推动平台向更智能、综合来看，基于Java和Vue的多智能体强化学习博弈对战平台在架构设计、算新力与工程落地能力，是新一代高质量AI实验平台典范，为智能体自主学习、权限动态管理。系统需支持多级用户角色(如普通用户、管理员、算法开发者、教师),每个角色拥有不同的操作范围。用户可自主更改个人信息、重置密码、为了确保平台的合规性和安全性，需实现全过程安全审平台设计要支持RESTfulAPI、WebSocket等多种标准通信协议，为外部仿真系API实现批量创建实验、提取实验数据、同步外部策略、集成行业数据采集等。CREATETABLEuser_info(--用户基础信息表，管理平台所有注册用户档foreignkey(user_id)环境名称',--环境名字唯一foreignkey(creator_id)referencesuser_info(id),key(experiment_id)refekey(agent_model_id)refeforeignkey(experiment_id)referencesexperimresource_typeVARCHAR(32),-一操作资源类型resource_idBIGINT,foreignkey(user_id)refeforeignkey(user_id)refeforeignkey(experiment_id)referencesexperiment(id)foreignkey(owner_id)references@PostMapping("/api/user/register")//创建新用户注册接口publicApiResponseregister(@RequestBodyRegistpublicApiResponsegetProfile(@RequestHeader("Authorization")StringpublicApiResponseuploadModel(@RequestBodyModelUploadRequestreq);//publicApiResponselistModels(@RequestParamLonguserId);//按用户IDpublicApiResponsedeleteModel(@PathVariableLongid);//按模型ID删@PostMapping("/api/env/create")//新建并登记环publicApiResponsecreateEnv(@RequestBodyEnvCreateReque@GetMapping("/api/env/list")//获取全部实验环境列表接口publicApiResponselistEnvironments();//返回所有环境的详细信息、支持publicApiResponsedeleteEnv(@PathVariableLongid);/@PostMapping("/api/experimpublicApiResponsestartExperiment(@RequestBodyExperimereq);//提交环境、智能体、参数配置，启动实验仿真流程并返回实验ID与初publicApiResponsestopExperiment(@PathVariableLongid);//强制终止@GetMapping("/api/experi口publicApiResponsegetExperimentDetail(@PathVariableLongidpublicApiResponsegetExperimentRecoexperimentId);//按实验ID返回该场实验的所有回合、轨迹、奖励和智能体publicApiResponsegetExperimentReportpublicApiResponselistOperationLogs(@RequestParam(required=false)publicApiResponsegetLogDetail(@PathVariableLong@PostMapping("/api/plugin/reward/add")//上传或注册奖励插件接口publicApiResponseaddRewardPlugin(@RequestBody//支持代码/配置文件上传，系统编译校验后归档入库。publicResponseEntity<Resource>exportCSV(@PathVariableLongexperimentId);//提供前端下载指定实验的全部原始publicResponseEntity<Resource>exportExperimentReport(@PathVariablepublicApiResponsegenerateToken(@RequestBo@DeleteMapping("/api/token/revoke/{token}")//撤销指定Token接口privateUserServiceuserService;//注入用户服务层实现业务逻辑@PostMapping("/regispublicApiResponseregister(@RequestBodyRegisterRequestreq){//booleanresult=userService.register(req.getreq.getPassword(),req.getEmail());//调用服务层处理注if(result){//注册成功returnApiResponse.success("注册成功");//返回成功消息returnApiResponse.e@PostMapping("/login"publicApiResponselogin(@RequestBodyStringtoken=userService.login(req.getUsername(),returnApiResponse.success("登录成功",token);//返回returnApiResponse.error("用户名或密码错误");//登录失败publicclassJwtAuthFilterprotectedvoiddoFilterInternal(HttpServletRequestreq,HttpServletResponseres,FilterChainchain)SecurityContextHolder.getContextnewUsernamePasswordAuthenticationToken(token,null,}privateAgentServiceagentService;//注入age@PostMapping("/upload")//publicApiResponseuploadModel(@RequestBodyModelUploadRequestreq){//接收模型上传请求Stringpath=agentService.sreq.getType(),req.getDescription(),req.getModelreturnApiResponse.success("模型上传成功",path);//返回模型}@GetMapping("/list")//查询模型接口publicApiResponselistModels(@RequestParamLong用户IDList<ModelMeta>list=agentServi}@DeleteMapping("/delete/{id}")publicApiResponsedeleteModel(@PathVariableLongid){//指定模agentService.deleteModel(id);//删除模型逻辑returnApiResponse.success("模型删除成功");//返回操作结果publicclassEnvironmentControllerpublicApiResponsecreateEnv(@RequestBodyEnvCreateRequestreq){LongenvId=envService.creq.getStateSpace(),req.getActionSpace(),req.getRewareq.getParams(),req.getUserId());//储存环境初始化returnApiResponse.success("环境创建成功",envId);//返回环境}publicApiResp=envService.getAl1Envs();/信息returnApiResponse.success(list);//返回环境列表@DeleteMapping("/delete/{id}")//删除环境publicApiResponsedelereturnApiResponse.success("环境删除成功");//返回结果publicclassExperimentCoprivateExperimentSer@PostMapping("/start")//新实验启动接口publicApiResponsestartExperiment(@RequestBodyExperimentStartRequestLongexpId=experimentService.startExperiment(req.getName(),req.getEnvId(),req.getAgentInfos(),req.getRoundTo}@PostMapping("/stop/{id}")//停止实验接口publicApiResponsestopExper档returnApiResponse.success("实验已终止");//返回状态publicApiResponselistExperiments(@ReexperimentService.listExperim}publicApiResponsegetExperimentDetail(@PathVariableLonexperimentService.getExperimentreturnApiResponse.success(detail);//返回实验详细信息publicclassExperimentAgentServicepublicvoidbindAgents(LongexperimentId,List<Long>List<Integer>agentOrderList,List<String>paramSnapshots){//for(inti=0;ExperimentAgentBindingbindingExperimentAgentBinding();//创建绑定关系实体binding.setExperimentId(experimentId);//设置实验IDbinding.setAgentModelId(modelIds.get(i));//关联的模型IDbinding.setAgentOrder(agentOrderList.get(i));//序照publicclassExperimentRecordService口publicvoidsaveStep(LongexperimentId,introStringstate,Stringaction,doublereward,Strrecord.setExperimentId(experimentId);//设置实验IDrecord.setAgentOrder(agentOrder)record.setState(statepublicList<ExperimentRecord>getAl1Records(LongexperimentId){//returnrecordRepository.findByExperimentId(experimentId);//publicclassExperimentReportService{privateExperimentReportRepositoryreportRepo;publicLonggenerateReport(LongexperimentId,StringExperimentReportreport=newExperimentReporeport.setExperimentId(experimentId);//设定实验IDreport.setResultJson(resultJson);//归档结果内容report.setExportedPath(exportPath);//存储位置路径returnreport.getId();//返回报告IDreturnreportRepo.findByExperimentId(experimenpublicclassOperationLogService{publicvoidlogAction(LonguserId,StriresourceType,LongresourceId,Stringdetail,Stringip){log.setUserId(userId);//操作人员IDlog.setAction(action);//操作内容publicOperationLogpublicclassTokenController{privateTokenServicetokenService;//注入Token服务@PostMapping("/generate")//生成TokenpublicApiResponsegenerateToken(@RequestBodyTokenRequestreq){Stringtoken=tokenServicreturnApiResponse.success("Token生成成功",token);//返回新@DeleteMapping("/revoke/{tokepublicApiResponserevokeToktokenService.revoke(token);//撤销toreturnApiResponse.success("Token已失效");//返回操作结果@RequestMapping("/appublicclassRewardPluginContprivateRewardPluginServi@PostMapping("/add")//新增或注册奖励插件Longid=pluginService.insertRewardPlugin(req.getName(),req.getDescription(),req.getCodePareturnApiResponse.success("奖励插件已添加",id);}publicApiResponselistRewardList<RewardPluginMeta>list=pluginService.listAllPlu//查所有插件publicclassFileArchiveServiceprivateFileArchiveRepositoryfileRepo;//归档数据接口publicvoidarchiveFile(LongownerId,StringfileType,StringFileArchivearchive=archive.setOwnerId(库alert.setLevel(level);//publicList<SystemAlert>listActiveAlerts(){//查询未处理告警returnalertRepo.findByStatus(0);//仅查状态为0(未解决)的publicclassExportprivateExperimentRecoprivateExperimentReportService导出csv数据publicResponseEntity<Resource>exportCSV(@PathVariableLongList<ExperimentRecord>records=recordService.getAl1Records(experimentId);//查询数据ByteArrayResourceresource=nByteArrayResource(csv.getBytes());//封装字节流attachment;".contentType(MediaTpublicResponseEntity<Resource>exportReport(@PathVariableLongreportService.getReport(experimentId);//获取报告数据ByteArrayResourceresource=nByteArrayResource(report.getResultJson().getBytes());//假设为jsonattachment;"filename=\"report_"+experimentId+".json\"")//报告名publicclassExperimentSchedulerprivateEnvironmentServiceprivateExperimentRecordServicerecordServ@Async//支持异步并发publicvoidrunExperiment(LongexperimentService.getExperimentMeta(experiEnvironmentenv=environmentService.loadEnv(meta.getEn//加载环境List<Agent>agents=agentService.loadAgents(meta.getAgentIds());//加载参与智能体for(intround=0;round<meta.getRoundTotal();roundList<Action>actions=newArrayList<>();}recordService.saveStep(experimentId,rostate.serialize(),actions.result.getRewards().get(i),result.getNextState().}experimentService.endExperiment(experimentId);//标记实验结束publicclassExperimentWsNotifierprivatefinalSimpMessagSpringWebSocket推送组件publicExperimentWsNotifier(SimpMessagingTemplatethis.messagingTemplate=messagingTemplate;//构造注入}publicvoidnotifyStepUpdate(LongexperimentIdmessagingTemplate.convertAndSend("/topic/expepublicclassApiResponse<privateintcode;//状态码ApiResponse<T>resp=newApiResponse<>();}publicstatic<T>ApiResponse<T>success(StringApiResponse<T>resp=newApiResponse<>();publicstatic<T>ApiResponse<T>error(Stringmsg){ApiResponse<T>resp=newApiResponse<>();resp.setCode(1);//错误码<divclass="login"><!--页面主要容器，设置登录样式背景--><el-tabsv-model="tab"class="login-tabs"><!--ElementPlus标签切换登录与注册--><el-tab-panelabel="登录"name="login"><!—-登录标签页--><el-form:model="loginForm"ref="loginForm"class="fo<el-form-itemlabel="用户名<el-inputv-model="loginForm.username"></el-input><!—定用户名输入框数据--><el-form-itemlabel="密码<el-inputv-model="loginFormtype="password"></el-input><!--密码输入框，隐藏内容--><el-buttontype="<!--点击登录触发登录事件--><el-tab-panelabel="注册"name="register"><!-注册标签页-><el-form:model="registerForm"ref="reg<el-form-itemlabel="用户名"prop="username"><el-inputv-model="registerForm.username"></el-input><!--用户注册用用户名输入-><el-inputv-model="registerForm.册邮箱输入框--><el-form-itemlabel="密码"prop="password"><el-inputv-model="registerFor<el-buttontypimportaxiosfrom'axios'//引入axios做Ajax请求constloginForm=ref({username:'',paconstregisterForm=ref({username:'',email:'',password:''})//注册表单数据=awaitaxios.post('/api/user/login',loginForm.value)//调用后端登录API,提交表单对象localStorage.setItem('tokenE1Message.success('登录成功，欢迎您’)//成功提示E1Message.error('服务器暂时不可用’)//出错反馈constdoRegister=async()=>{constres=awaitaxios.registerForm.value)//注册请求E1Message.success('注册成功，马上登录’)//成功反馈}}return{tab,loginForm,registerForm,doLogin,doRegister}.login{width:400px;margin:120pxbackground:#fff;border-radius:12px;box-shadow:0016px#eee;}<el-cardclass="profile-card"><!-用户信息卡片容器-->角色--><el-descriptions:col">{{info.email}}</el-descriptions-item><!-显示邮箱-->">{{info.create_time}}</el-descriptions-item><!-账号注册时间-->import{ref,onMounted}from'vue'//consttoken=localStorage.getItem('tokeconstres=awaitaxios.get('/if(res.data.code===0)info.value=res.data.data})}.profile-card{width:540px;margin:30px<el-buttontype="primary"@click="showCreateDialog=true"style="margin-bottom:10px">新建环境</el-button><!——新建环境按钮--><el-table:data="envs"style="width:100%"><el-table-columnprop="id"lwidth="56"></el-table-column><!--环境ID--><el-table-columnwidth="180"></el-table-cprop="action_space"label="动作空间prop="description"lab<template#default="<el-buttonsize="mini"type="danger"@click="deleteEnv(scope.row.id)">删除</el-button><!—删除操作-->窗：新建环境--><el-form-itemlabel="状态空间"><el-inputv-model="newEnv.state_space"/></el-f<el-form-itemlabel="动作空间"v-model="newEnv.action_space"/></el-f<el-form-itemlabel="环境描述"><el-inputv-model="newEnv.description"/></el-fo<el-button@click="showCreateDialog=false">取消</el-button><el-buttontype="primary"@click="createEnv">提交</el-button>import{ref,onMounted