Process / pipelineSimulation / optimization

एजेंट-आधारित बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन — प्रतिस्पर्धी उद्देश्यों के पार विकेन्द्रीकृत विकासवादी खोज

एजेंट-आधारित बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन (ABMOO) एक सिमुलेशन वातावरण के भीतर स्वायत्त एजेंटों को एम्बेड करता है और दो या अधिक परस्पर विरोधी उद्देश्यों को एक साथ अनुकूलित करने के लिए उनके व्यवहार या मापदंडों को विकसित करता है, जिससे एकल इष्टतम के बजाय समाधानों का एक पारेटो-कुशल फ्रंटियर प्राप्त होता है। यह जटिल अनुकूली प्रणालियों के लिए उपयुक्त है जहां उद्देश्य बंद-रूप समीकरणों के बजाय सूक्ष्म-स्तरीय अंतःक्रियाओं से उत्पन्न होते हैं।

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स्रोत

  1. Bonabeau, E., Dorigo, M., & Theraulaz, G. (2002). Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems. Oxford University Press. ISBN: 9780195131598
  2. Coello Coello, C. A., Lamont, G. B., & Van Veldhuizen, D. A. (2007). Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems (2nd ed.). Springer. ISBN: 9780387332543

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ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Multi-Objective Optimization — Decentralized evolutionary search across competing objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/agent-based-multi-objective-optimization

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इनमें संदर्भित

ScholarGateAgent-based multi-objective optimization (Agent-Based Multi-Objective Optimization — Decentralized evolutionary search across competing objectives). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/simulation/agent-based-multi-objective-optimization · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026