Багатокритеріальне моделювання на основі агентів
Багатокритеріальне моделювання на основі агентів (MO-ABM) поєднує агентне моделювання з багатокритеріальною оптимізацією для одночасної оптимізації кількох конфліктуючих критеріїв продуктивності у складних адаптивних системах. Автономні агенти взаємодіють відповідно до правил поведінки, тоді як оптимізатор шукає конфігурації параметрів, що досягають Парето-оптимальних компромісів між конкуруючими цілями системного рівня.
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
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Agent-Based Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Агентне моделювання (ABM)Імітаційне моделювання↔ compare
- Багатоцільовий генетичний алгоритм (MOGA)Імітаційне моделювання↔ compare
- Багатокритеріальна оптимізаціяІмітаційне моделювання↔ compare
- Багатоцільова системна динамікаІмітаційне моделювання↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →