ScholarGate
Assistent
Process / pipelineSimulation / optimization

Agentbaseret Genetisk Algoritme — Distribueret Evolutionær Søgning via Autonome Agenter

En Agentbaseret Genetisk Algoritme (ABGA) fordeler en genetisk algoritmes population over et netværk af autonome agenter, hvor hver agent opretholder en lokal subpopulation og udvikler den uafhængigt. Agenter udveksler periodisk individer (migration) baseret på nærhed eller kommunikationsregler, hvilket muliggør parallel udforskning af søgerummet, samtidig med at populationsdiversiteten bevares og for tidlig konvergens undgås.

Åbn i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Adamidis, P., & Petridis, V. (1996). Co-operating populations with different evolution behaviors. Proceedings of the IEEE International Conference on Evolutionary Computation (ICEC 1996), 188-191. IEEE. link
  2. Genetic algorithm. Wikipedia. link

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Genetic Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/da/simulation/agent-based-genetic-algorithm

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.

Compare side by side

Refereret af

ScholarGateAgent-based genetic algorithm (Agent-Based Genetic Algorithm). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/simulation/agent-based-genetic-algorithm · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026