التحسين التطوري متعدد الأهداف الموجه بالمحاكاة NSGA-II المعتمد على الوكيل
يُضمِّن خوارزمية NSGA-II التطورية داخل حلقة محاكاة معتمدة على الوكيل بحيث يتم تحديد القيم الهدفية لكل حل مرشح عن طريق تشغيل محاكاة وكيل كاملة بدلاً من تقييم دالة مغلقة الشكل. يُمكِّن هذا الاقتران من التحسين متعدد الأهداف للأنظمة التي تنشأ أدائها من التفاعلات على المستوى الجزئي للوكلاء المستقلين بدلاً من المعادلات القابلة للمعالجة تحليليًا.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- 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 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II — Simulation-Driven Evolutionary Multi-Objective Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/simulation/agent-based-nsga-ii
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- النمذجة القائمة على الوكيل (ABM)المحاكاة↔ compare
- التحسين متعدد الأهداف القائم على الوكيلالمحاكاة↔ compare
- الخوارزمية الجينية متعددة الأهداف (MOGA)المحاكاة↔ compare
- Stochastic NSGA-IIالمحاكاة↔ compare