Programmazione per Obiettivi basata su Agenti — Simulazione-ottimizzazione ibrida con agenti decentralizzati e soddisfacimento multi-obiettivo
La Programmazione per Obiettivi basata su Agenti (ABGP) integra la simulazione basata su agenti con l'ottimizzazione della programmazione per obiettivi per modellare sistemi in cui molteplici decisori autonomi perseguono obiettivi concorrenti e prioritari. Consente ai ricercatori di studiare come il comportamento decentralizzato e adattivo a livello di agente porti a risultati a livello di sistema misurati rispetto a target predefiniti, catturando simultaneamente sia l'emergenza che il soddisfacimento multi-criterio.
Leggi il metodo completo
Accedi con un account gratuito per leggere questa sezione.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonti
- Charnes, A., Cooper, W. W., & Ferguson, R. O. (1955). Optimal estimation of executive compensation by linear programming. Management Science, 1(2), 138-151. DOI: 10.1287/mnsc.1.2.138 ↗
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Goal Programming — Hybrid simulation-optimization with decentralized agents and multi-goal satisfaction. ScholarGate. https://scholargate.app/it/simulation/agent-based-goal-programming
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.
- Modellazione basata su agenti (ABM)Simulazione↔ compare
- Ottimizzazione Multi-Obiettivo Basata su AgentiSimulazione↔ compare
- Goal ProgrammingProcesso decisionale↔ compare
- Programmazione per Obiettivi MultipliSimulazione↔ compare
- Programmazione a Obiettivi StocasticaSimulazione↔ compare
Hai notato un problema in questa pagina? Segnalalo o proponi una correzione →