Programmation par Contraintes Basée sur les Agents — Simulation-Optimisation Hybride pour Systèmes de Décision Discrets
La Programmation par Contraintes Basée sur les Agents (ABIP) combine la richesse comportementale de la modélisation basée sur les agents avec la rigueur combinatoire de la programmation par contraintes. Des agents individuels poursuivent des objectifs locaux tandis qu'un solveur global de programmation par contraintes garantit la faisabilité discrète, permettant une modélisation réaliste de systèmes multi-acteurs où les décisions doivent être des valeurs entières — telles que l'allocation de ressources, la planification et la conception de réseaux sous des effets d'interaction émergents.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Integer Programming — Hybrid optimization integrating agent-based modeling with integer programming. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/simulation/agent-based-integer-programming
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- Modélisation Basée sur les Agents (MBA)Simulation↔ compare
- Programmation en nombres entiersOptimisation↔ compare
- Programmation Linéaire en Nombres Entiers StochastiqueSimulation↔ compare
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