Agent-Based NSGA-II — Simulaciono-Vođena Evoluciona Višeobjektivna Optimizacija
Agent-based NSGA-II ugrađuje evolucioni algoritam NSGA-II unutar simulacione petlje zasnovane na agentima, tako da se vrednosti ciljeva za svako kandidatsko rešenje određuju pokretanjem potpune simulacije agenata, a ne evaluacijom funkcije zatvorenog oblika. Ovo spajanje omogućava višeobjektivnu optimizaciju sistema čije performanse proizlaze iz mikro-nivoa interakcija autonomnih agenata, a ne iz analitički rešivih jednačina.
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
- Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2), 182-197. DOI: 10.1109/4235.996017 ↗
- Macal, C. M., & North, M. J. (2010). Tutorial on agent-based modelling and simulation. Journal of Simulation, 4(3), 151-162. DOI: 10.1057/jos.2010.3 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II — Simulation-Driven Evolutionary Multi-Objective Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/simulation/agent-based-nsga-ii
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
- Agentna optimizacija više ciljevaSimulacija↔ compare
- Višeobjektivni genetički algoritam (MOGA)Simulacija↔ compare
- Stochastic NSGA-IISimulacija↔ compare
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →