Agentna optimizacija više ciljeva — Decentralizovana evoluciona pretraga na osnovu konkurentnih ciljeva
Agentna optimizacija više ciljeva (ABMOO) ugneždava autonomne agente unutar simulacionog okruženja i razvija njihovo ponašanje ili parametre da zadovolje konkurentne ciljeve. Umesto gradiranja jedinstvene globalne funkcije cilja, ABMOO dopušta populaciji agentata da inteligentno razmenjuju (npr. kroz Pareto dominaciju, agregatne preferencije, ili socijalne mehanizme) kako bi se pronašla rešenja koja balansiraju suprotne zahteve.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Multi-Objective Optimization — Decentralized evolutionary search across competing objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Modelovanje zasnovano na agentima (ABM)Simulacija↔ compare
- Višeobjektivni genetički algoritam (MOGA)Simulacija↔ compare
- Višeciljna optimizacijaSimulacija↔ compare
- Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO)Simulacija↔ compare
- Stochastic Multi-Objective OptimizationSimulacija↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →