Agent-Based NSGA-II — simulatsioonipõhine evolutsiooniline mitmeotstarbeline optimeerimine
Agent-based NSGA-II sisaldab NSGA-II evolutsioonialgoritmi agendipõhise simulatsiooniahela sees, nii et iga kandidaatlahenduse eesmärkide väärtused määratakse täieliku agendisüsteemi simulatsiooni käitamise teel, mitte suletud funktsiooni abil. See sidumine võimaldab mitmeotstarbelist optimeerimist süsteemide üle, mille toimimine tuleneb autonoomsete agentide mikrotasandi interaktsioonidest, mitte analüütiliselt käsitletavatest võrranditest.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II — Simulation-Driven Evolutionary Multi-Objective Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Agent-põhine modelleerimine (ABM)Simulatsioon↔ compare
- Agent-Based Multi-Objective OptimizationSimulatsioon↔ compare
- Mitme-eesmärgilised geneetilised algoritmid (MOGA)Simulatsioon↔ compare
- Stochastic NSGA-IISimulatsioon↔ compare
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →