Agent-gebaseerde Dynamische Programmering — Sequentiële Besluitvorming in Multi-Agent Systemen
Agent-gebaseerde dynamische programmering (ABDP) integreert Bellman's raamwerk voor dynamische programmering binnen individuele agenten van een agent-gebaseerd model, waardoor elke agent sequentiële, meerfasige beslissingsproblemen kan oplossen met behulp van backward induction of waarde-functie-iteratie. Het resultaat is een populatie van optimaliserende agenten waarvan de interacties emergent systeemgedrag genereren.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Bellman, R. (1957). Dynamic Programming. Princeton University Press, Princeton, NJ. ISBN: 9780691079516
- Tesfatsion, L., Judd, K. L. (Eds.) (2006). Handbook of Computational Economics, Volume 2: Agent-Based Computational Economics. Elsevier, Amsterdam. link ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Dynamic Programming — Sequential Decision-Making in Multi-Agent Systems. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/simulation/agent-based-dynamic-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.
- Agent-Based Modeling (ABM)Simulatie↔ compare
- Dynamische programmeringOptimalisatie↔ compare
- Multi-Objective Dynamic ProgrammingSimulatie↔ compare
- Reinforcement LearningDeep learning↔ compare
- Stochastische Dynamische ProgrammeringSimulatie↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →