Многокритериальное агентное моделирование
Многокритериальное агентное моделирование (MO-ABM) сочетает агентное моделирование с многокритериальной оптимизацией для одновременной оптимизации нескольких конфликтующих критериев производительности в сложных адаптивных системах. Автономные агенты взаимодействуют в соответствии с поведенческими правилами, в то время как оптимизатор ищет конфигурации параметров, которые достигают Парето-оптимальных компромиссов между конкурирующими целями системного уровня.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Deb, K. (2001). Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. John Wiley & Sons, Chichester. ISBN: 9780471873396
- Tesfatsion, L., Judd, K. L. (Eds.) (2006). Handbook of Computational Economics, Volume 2: Agent-Based Computational Economics. North-Holland, Amsterdam. ISBN: 9780444512536
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Agent-Based Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/simulation/multi-objective-agent-based-modeling
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.
- Агентное моделирование (АМ)Имитационное моделирование↔ compare
- Многокритериальный генетический алгоритм (MOGA)Имитационное моделирование↔ compare
- Многокритериальная оптимизацияИмитационное моделирование↔ compare
- Системная динамика с множеством целей (Multi-Objective System Dynamics)Имитационное моделирование↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →