NSGA-II מבוסס-סוכנים — אופטימיזציה אבולוציונית רב-מטרתית מונעת-סימולציה
NSGA-II מבוסס-סוכנים משלב את האלגוריתם האבולוציוני NSGA-II בלולאת סימולציה מבוססת-סוכנים, כך שערכי המטרה עבור כל פתרון מועמד נקבעים על ידי הרצת סימולציית סוכנים מלאה, במקום על ידי הערכת פונקציה סגורה. צימוד זה מאפשר אופטימיזציה רב-מטרתית על מערכות שביצועיהן נובעים מאינטראקציות ברמת המיקרו של סוכנים אוטונומיים, ולא ממשוואות הניתנות לטיפול אנליטי.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II — Simulation-Driven Evolutionary Multi-Objective Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- מידול מבוסס-סוכנים (ABM)סימולציה↔ compare
- אופטימיזציה רב-מטרתית מבוססת-סוכניםסימולציה↔ compare
- אלגוריתם גנטי רב-מטרות (MOGA)סימולציה↔ compare
- NSGA-II סטוכסטיסימולציה↔ compare