Agentenbasierte Ganzzahlige Programmierung — Hybride Simulation-Optimierung für diskrete Entscheidungssysteme
Agentenbasierte Ganzzahlige Programmierung (ABIP) koppelt die Verhaltensreichhaltigkeit der agentenbasierten Modellierung mit der kombinatorischen Strenge der ganzzahligen Programmierung. Individuelle Agenten verfolgen lokale Ziele, während ein globaler IP-Solver diskrete Machbarkeitsbedingungen durchsetzt, was eine realistische Modellierung von Mehr-Akteur-Systemen ermöglicht, bei denen Entscheidungen ganzzahlig sein müssen – wie z. B. Ressourcenallokation, Zeitplanung und Netzwerkdesign unter emergenten Wechselwirkungseffekten.
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Quellen
- Wooldridge, M. (2009). An Introduction to MultiAgent Systems (2nd ed.). Wiley. ISBN: 9780470519462
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Integer Programming — Hybrid optimization integrating agent-based modeling with integer programming. ScholarGate. https://scholargate.app/de/simulation/agent-based-integer-programming
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