Multi-Objective Agent-Based Modeling
Multi-Objective Agent-Based Modeling (MO-ABM) kombinerar agentbaserad simulering med multiobjektiv optimering för att samtidigt optimera flera motstridiga prestationskriterier i komplexa adaptiva system. Autonoma agenter interagerar enligt beteenderegler medan en optimerare söker efter parameterkonfigurationer som uppnår Pareto-optimala avvägningar bland konkurrerande målsättningar på systemnivå.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- 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
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Agent-Based Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.
- Agent-Based Modeling (ABM)Simulering↔ compare
- Multiobjektiv genetisk algoritm (MOGA)Simulering↔ compare
- Multiobjektiv optimeringSimulering↔ compare
- Systemdynamik för flera målSimulering↔ compare
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →