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.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- 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
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.