Process / pipelineSimulation / optimization

Agentovo multi-objektívna optimalizácia — decentralizované evolučné vyhľadávanie naprieč konkurenčnými cieľmi

Agentovo multi-objektívna optimalizácia (ABMOO) vkladá autonómnych agentov do simulačného prostredia a vyvíja ich správanie alebo parametre na súčasnú optimalizáciu dvoch alebo viacerých konfliktných cieľov, čím namiesto jedného optima poskytuje Pareto-efektívnu hranicu riešení. Je vhodná pre komplexné adaptívne systémy, kde ciele vyplývajú z interakcií na mikroskopickej úrovni, nie z rovníc v uzavretej forme.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Zdroje

  1. Bonabeau, E., Dorigo, M., & Theraulaz, G. (2002). Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems. Oxford University Press. ISBN: 9780195131598
  2. Coello Coello, C. A., Lamont, G. B., & Van Veldhuizen, D. A. (2007). Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems (2nd ed.). Springer. ISBN: 9780387332543

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Multi-Objective Optimization — Decentralized evolutionary search across competing objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/simulation/agent-based-multi-objective-optimization

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

Odkazujú sem

ScholarGateAgent-based multi-objective optimization (Agent-Based Multi-Objective Optimization — Decentralized evolutionary search across competing objectives). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/simulation/agent-based-multi-objective-optimization · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026