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.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.