Agentipõhine eesmärgiprognoosimine — Hübriidsimulatsioon-optimeerimine detsentraliseeritud agentide ja mitme eesmärgi saavutamisega
Agentipõhine eesmärgiprognoosimine (ABGP) integreerib agentipõhise simulatsiooni eesmärgiprognoosimise optimeerimisega, et modelleerida süsteeme, kus mitmed autonoomsed otsustajad taotlevad konkureerivaid, prioriteetseid eesmärke. See võimaldab teadlastel uurida, kuidas detsentraliseeritud, adaptiivne käitumine agendi tasandil viib süsteemitasandi tulemusteni, mida mõõdetakse eelnevalt määratletud sihtmärkide suhtes, haarates samaaegselt nii emergentseid kui ka mitmekriteeriumilisi saavutusi.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Goal Programming — Hybrid simulation-optimization with decentralized agents and multi-goal satisfaction. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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-põhine modelleerimine (ABM)Simulatsioon↔ compare
- Agent-Based Multi-Objective OptimizationSimulatsioon↔ compare
- EesmärgiprognoosimineOtsustamine↔ compare
- Mitmeotstarbeline eesmärgiprognoosimineSimulatsioon↔ compare
- Stochastic Goal ProgrammingSimulatsioon↔ compare
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →