ScholarGate
Asistent
Process / pipelineSimulation / optimization

Višeobjektna optimizacija temeljena na agentima — Decentralizirano evolucijsko pretraživanje konkurentnih ciljeva

Višeobjektna optimizacija temeljena na agentima (ABMOO) ugrađuje autonomne agente u simulacijsko okruženje i razvija njihovo ponašanje ili parametre kako bi istovremeno optimizirala dva ili više konfliktnih ciljeva, dajući Pareto-učinkovitu granicu rješenja umjesto jednog optimuma. Prikladna je za složene adaptivne sustave gdje ciljevi proizlaze iz interakcija na mikro razini, a ne iz jednadžbi zatvorenog oblika.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Izvori

  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

Kako citirati ovu stranicu

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

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.

Compare side by side

Citirana u

ScholarGateAgent-based multi-objective optimization (Agent-Based Multi-Objective Optimization — Decentralized evolutionary search across competing objectives). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/simulation/agent-based-multi-objective-optimization · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026