Agent-based multi-objective optimization
Agent-based multi-objective optimization (ABMOO) embeds autonomous agents inside a simulation environment and evolves their behavior or parameters to simultaneously optimize two or more conflicting objectives, yielding a Pareto-efficient frontier of solutions rather than a single optimum. It is suited to complex adaptive systems where objectives emerge from micro-level interactions rather than closed-form equations.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- 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
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.