Агентне програмування цілей — гібридна симуляція-оптимізація з децентралізованими агентами та задоволенням багатоцільових завдань
Агентне програмування цілей (ABGP) інтегрує агентне моделювання з оптимізацією за допомогою програмування цілей для моделювання систем, де множинні автономні особи, що приймають рішення, переслідують конкуруючі, пріоритезовані цілі. Це дозволяє дослідникам вивчати, як децентралізована, адаптивна поведінка на рівні агентів призводить до результатів системного рівня, виміряних відносно попередньо визначених цілей, одночасно захоплюючи як емерджентність, так і багатокритеріальне задоволення.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Goal Programming — Hybrid simulation-optimization with decentralized agents and multi-goal satisfaction. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Агентне моделювання (ABM)Імітаційне моделювання↔ compare
- Агентно-орієнтована багатоцільова оптимізаціяІмітаційне моделювання↔ compare
- Програмування цілейПрийняття рішень↔ compare
- Багатокритеріальне цільове програмуванняІмітаційне моделювання↔ compare
- Стохастичне цільове програмуванняІмітаційне моделювання↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →