ScholarGate
Ассистент
Process / pipelineSimulation / optimization

Агентно-ориентированный генетический алгоритм — Распределенный эволюционный поиск с помощью автономных агентов

Агентно-ориентированный генетический алгоритм (ABGA) распределяет популяцию генетического алгоритма по сети автономных агентов, каждый из которых поддерживает локальную субпопуляцию и независимо ее эволюционирует. Агенты периодически обмениваются особями (миграция) на основе близости или правил связи, что позволяет параллельно исследовать пространство поиска, сохраняя разнообразие популяции и избегая преждевременной сходимости.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Genetic Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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

Упоминается в

ScholarGateAgent-based genetic algorithm (Agent-Based Genetic Algorithm). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/simulation/agent-based-genetic-algorithm · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026