Process / pipelineSimulation / optimization
Agent-Based Tabu Search — 분산 다중 에이전트 메타휴리스틱 최적화
Agent-Based Tabu Search (ABTS)는 탭 탐색 메타휴리스틱을 다중 에이전트 프레임워크에 내장하며, 여기서 자율 에이전트 각각은 독립적이거나 협력적인 탭 탐색 스레드를 실행하고, 유망한 해를 공유하여 지역 최적점에서 벗어나고 단일 스레드 구현보다 더 효과적으로 대규모 조합 또는 연속 탐색 공간을 집합적으로 탐색합니다.
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
출처
- Glover, F. (1989). Tabu search — Part I. ORSA Journal on Computing, 1(3), 190–206. DOI: 10.1287/ijoc.1.3.190 ↗
- Verhoeven, M. G. A., Aarts, E. H. L. (1995). Parallel local search. Journal of Heuristics, 1(1), 43–65. DOI: 10.1007/bf02430365 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Tabu Search — Distributed Multi-Agent Metaheuristic Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/simulation/agent-based-tabu-search
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.
- 에이전트 기반 유전 알고리즘시뮬레이션↔ compare
- 행위자 기반 모델링 (ABM)시뮬레이션↔ compare
- Multi-objective Tabu Search (MOTS)시뮬레이션↔ compare
- Tabu Search최적화↔ compare