การเขียนโปรแกรมเป้าหมายแบบอิงเอเจนต์ — การจำลองและการหาค่าเหมาะที่สุดแบบผสมผสานด้วยเอเจนต์แบบกระจายศูนย์และการบรรลุเป้าหมายหลายประการ
การเขียนโปรแกรมเป้าหมายแบบอิงเอเจนต์ (Agent-Based Goal Programming หรือ ABGP) เป็นการบูรณาการการจำลองแบบอิงเอเจนต์เข้ากับการหาค่าเหมาะที่สุดด้วยการเขียนโปรแกรมเป้าหมาย เพื่อสร้างแบบจำลองระบบที่มีผู้ตัดสินใจอิสระหลายรายดำเนินตามเป้าหมายที่มีลำดับความสำคัญและมีการแข่งขันกัน วิธีนี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถศึกษาว่าพฤติกรรมแบบกระจายศูนย์และปรับตัวได้ในระดับเอเจนต์นำไปสู่ผลลัพธ์ระดับระบบที่วัดเทียบกับเป้าหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้าได้อย่างไร โดยสามารถจับภาพทั้งปรากฏการณ์เชิงอุบัติและผลลัพธ์ที่ตอบสนองหลายเกณฑ์พร้อมกัน
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Charnes, A., Cooper, W. W., & Ferguson, R. O. (1955). Optimal estimation of executive compensation by linear programming. Management Science, 1(2), 138-151. DOI: 10.1287/mnsc.1.2.138 ↗
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Goal Programming — Hybrid simulation-optimization with decentralized agents and multi-goal satisfaction. ScholarGate. https://scholargate.app/th/simulation/agent-based-goal-programming
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.
- การสร้างแบบจำลองเชิงเอเจนต์ (ABM)การจำลอง↔ compare
- Agent-based multi-objective optimizationการจำลอง↔ compare
- การโปรแกรมเป้าหมายการตัดสินใจ↔ compare
- การตั้งโปรแกรมเป้าหมายแบบหลายวัตถุประสงค์การจำลอง↔ compare
- การตั้งโปรแกรมเป้าหมายเชิงสุ่มการจำลอง↔ compare