Agent-based NSGA-II
Agent-based NSGA-II embeds the NSGA-II evolutionary algorithm inside an agent-based simulation loop so that objective values for each candidate solution are determined by running a full agent simulation rather than by evaluating a closed-form function. This coupling enables multi-objective optimization over systems whose performance emerges from the micro-level interactions of autonomous agents rather than from analytically tractable equations.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.