Agent-baseret målprogrammering — Hybrid simulering-optimering med decentraliserede agenter og multi-mål-tilfredsstillelse
Agent-baseret målprogrammering (ABGP) integrerer agent-baseret simulering med målprogrammeringsoptimering for at modellere systemer, hvor flere autonome beslutningstagere forfølger konkurrerende, prioriterede mål. Det gør forskere i stand til at studere, hvordan decentraliseret, adaptiv adfærd på agentniveau fører til system-niveau resultater målt mod foruddefinerede mål, idet både emergens og multi-kriterie-tilfredsstillelse fanges samtidigt.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Charnes, A., Cooper, W. W., & Ferguson, R. O. (1955). Optimal estimation of executive compensation by linear programming. Management Science, 1(2), 138-151. DOI: 10.1287/mnsc.1.2.138 ↗
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Goal Programming — Hybrid simulation-optimization with decentralized agents and multi-goal satisfaction. ScholarGate. https://scholargate.app/da/simulation/agent-based-goal-programming
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.
- Agent-Based Modeling (ABM)Simulering↔ compare
- Agent-baseret multi-objektiv optimeringSimulering↔ compare
- MålprogrammeringBeslutningstagning↔ compare
- Multi-Objective Goal ProgrammingSimulering↔ compare
- Stokastisk MålprogrammeringSimulering↔ compare
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →