ScholarGate
Assistent
Process / pipelineSimulation / optimization

Agentbaserad genetisk algoritm – distribuerad evolutionär sökning via autonoma agenter

En agentbaserad genetisk algoritm (ABGA) delar upp en genetisk algoritms population över ett nätverk av autonoma agenter, där varje agent upprätthåller en lokal subpopulation och utvecklar den oberoende. Agenter utbyter periodiskt individer (migration) baserat på närhet eller kommunikationsregler, vilket möjliggör parallell utforskning av sökutrymmet samtidigt som populationsdiversiteten bevaras och för tidig konvergens undviks.

Öppna i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

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

Källor

  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

Så citerar du den här sidan

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

Refereras av

ScholarGateAgent-based genetic algorithm (Agent-Based Genetic Algorithm). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/simulation/agent-based-genetic-algorithm · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026