এজেন্ট-ভিত্তিক NSGA-II — সিমুলেশন-চালিত বিবর্তনীয় বহু-উদ্দেশ্যমূলক অপ্টিমাইজেশান
এজেন্ট-ভিত্তিক NSGA-II একটি এজেন্ট-ভিত্তিক সিমুলেশন লুপের ভিতরে NSGA-II বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমকে এমবেড করে যাতে প্রতিটি সম্ভাব্য সমাধানের উদ্দেশ্য মানগুলি একটি বন্ধ-ফর্ম ফাংশন মূল্যায়ন করার পরিবর্তে একটি সম্পূর্ণ এজেন্ট সিমুলেশন চালানোর মাধ্যমে নির্ধারিত হয়। এই সংযোগটি এমন সিস্টেমগুলির উপর বহু-উদ্দেশ্যমূলক অপ্টিমাইজেশান সক্ষম করে যার কর্মক্ষমতা স্বয়ংক্রিয় এজেন্টদের মাইক্রো-স্তরের মিথস্ক্রিয়া থেকে উদ্ভূত হয়, বিশ্লেষণাত্মকভাবে সমাধানযোগ্য সমীকরণ থেকে নয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II — Simulation-Driven Evolutionary Multi-Objective Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- এজেন্ট-ভিত্তিক মডেলিং (ABM)অনুকরণ↔ compare
- এজেন্ট-ভিত্তিক বহু-উদ্দেশ্যমূলক অপ্টিমাইজেশানঅনুকরণ↔ compare
- বহু-উদ্দেশ্যমূলক জেনেটিক অ্যালগরিদম (MOGA)অনুকরণ↔ compare
- Stochastic NSGA-IIঅনুকরণ↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →