Process / pipelineSimulation / optimization
エージェントベース多目的最適化 — 競合する目的間の分散型進化的探索
エージェントベース多目的最適化（ABMOO）は、自律エージェントをシミュレーション環境内に組み込み、それらの行動やパラメータを進化させることで、2つ以上の相反する目的を同時に最適化し、単一の最適解ではなくパレート効率的な解のフロンティアを生成します。これは、閉形式の数式ではなく、ミクロレベルの相互作用から目的が生じる複雑適応系に適しています。
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出典
- Bonabeau, E., Dorigo, M., & Theraulaz, G. (2002). Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems. Oxford University Press. ISBN: 9780195131598
- Coello Coello, C. A., Lamont, G. B., & Van Veldhuizen, D. A. (2007). Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems (2nd ed.). Springer. ISBN: 9780387332543
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Multi-Objective Optimization — Decentralized evolutionary search across competing objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/agent-based-multi-objective-optimization
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