Agent-based NSGA-II
Agent-based NSGA-II embeds the NSGA-II evolutionary algorithm inside an agent-based simulation loop so that objective values for each candidate solution are determined by running a full agent simulation rather than by evaluating a closed-form function. This coupling enables multi-objective optimization over systems whose performance emerges from the micro-level interactions of autonomous agents rather than from analytically tractable equations.
سجل المصدر
تم نسخ الاستشهادات حرفيًا من سجل مصدر المنهج. لا يُستدل على أي تحقق على مستوى الادعاء منها.
- Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2), 182-197. · DOI 10.1109/4235.996017
- Macal, C. M., & North, M. J. (2010). Tutorial on agent-based modelling and simulation. Journal of Simulation, 4(3), 151-162. · DOI 10.1057/jos.2010.3
الادعاءات المنسقة
تم حفظ الادعاءات في دفتر الأستاذ الخاص بالأدلة، ولكل منها تقييمها الخاص.
هذه الواجهة لا تخترع تقييمًا للادعاء عندما لا يكون دفتر الأستاذ يحتوي على واحد.
المنهجيات ذات الصلة
تم إنشاؤها من الرسم البياني للمنهج وتظهر كعلاقات مقترحة آليًا - لا يُستدل على أي ادعاء دليل.