ScholarGate
Assistent
Process / pipelineSimulation / optimization

Agent-basert genetisk algoritme — Distribuert evolusjonær søking via autonome agenter

En agent-basert genetisk algoritme (ABGA) partisjonerer en genetisk algoritmes populasjon på tvers av et nettverk av autonome agenter, der hver agent vedlikeholder en lokal sub-populasjon og utvikler den uavhengig. Agenter utveksler periodisk individer (migrasjon) basert på nærhet eller kommunikasjonsregler, noe som muliggjør parallell utforskning av søkerommet, samtidig som populasjonsmangfoldet bevares og for tidlig konvergens unngås.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Adamidis, P., & Petridis, V. (1996). Co-operating populations with different evolution behaviors. Proceedings of the IEEE International Conference on Evolutionary Computation (ICEC 1996), 188-191. IEEE. link
  2. Genetic algorithm. Wikipedia. link

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Genetic Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/no/simulation/agent-based-genetic-algorithm

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.

Compare side by side

Referert av

ScholarGateAgent-based genetic algorithm (Agent-Based Genetic Algorithm). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/simulation/agent-based-genetic-algorithm · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026