Многокритериално моделиране, базирано на агенти
Многокритериалното моделиране, базирано на агенти (MO-ABM), съчетава агентно-базирана симулация с многокритериална оптимизация за едновременно оптимизиране на няколко противоречиви критерия за ефективност в сложни адаптивни системи. Автономни агенти си взаимодействат според поведенчески правила, докато оптимизатор търси конфигурации на параметри, които постигат Парето-оптимални компромиси между конкуриращи се цели на системно ниво.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Deb, K. (2001). Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. John Wiley & Sons, Chichester. ISBN: 9780471873396
- Tesfatsion, L., Judd, K. L. (Eds.) (2006). Handbook of Computational Economics, Volume 2: Agent-Based Computational Economics. North-Holland, Amsterdam. ISBN: 9780444512536
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Agent-Based Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/simulation/multi-objective-agent-based-modeling
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.
- Агентно-базирано моделиране (ABM)Симулационно моделиране↔ compare
- Многокритериален генетичен алгоритъм (MOGA)Симулационно моделиране↔ compare
- Многоцелева оптимизацияСимулационно моделиране↔ compare
- Многокритериално системно динамично моделиранеСимулационно моделиране↔ compare
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →