NSGA-II Berbasis Agen — Optimisasi Multi-Objektif Evolusioner Berbasis Simulasi
NSGA-II berbasis agen menyematkan algoritma evolusioner NSGA-II di dalam putaran simulasi berbasis agen sehingga nilai objektif untuk setiap solusi kandidat ditentukan dengan menjalankan simulasi agen penuh daripada mengevaluasi fungsi bentuk tertutup. Penggabungan ini memungkinkan optimisasi multi-objektif pada sistem yang kinerjanya muncul dari interaksi tingkat mikro agen otonom daripada dari persamaan yang dapat ditangani secara analitis.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II — Simulation-Driven Evolutionary Multi-Objective Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Pemodelan Berbasis Agen (ABM)Simulasi↔ compare
- Optimasi Multi-Objektif Berbasis AgenSimulasi↔ compare
- Algoritma Genetika Multi-Objektif (MOGA)Simulasi↔ compare
- Stochastic NSGA-IISimulasi↔ compare
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →