Simulasi Monte Carlo digunakan untuk memodelkan ketidakpastian stokastik dalam strategi adaptif multi-agen secara probabilistik dan dinamis.
Distribusi probabilitas dihasilkan dari simulasi stokastik dalam strategi adaptif multi-agen dengan variabel stokastik yang diupdate secara real-time melalui Continuous Feedback Loop.
Hasil Simulasi:
ASI Framework diharapkan mampu mengoptimalkan utilitas stokastik dari Tenaga Kerja (HL), Konsumen (C), Lingkungan (E), dan Teknologi (T) sebesar 25% dibandingkan dengan strategi konvensional.
Dynamic Payoff Matrix dalam Game Theory 4 Agen menunjukkan bahwa Ekuilibrium Nash yang dihasilkan oleh ASI Framework diharapkan lebih dinamis dan adaptif dibandingkan dengan Ekuilibrium Nash statis dalam strategi konvensional.
ASI Framework diharapkan menunjukkan peningkatan efektivitas strategi adaptif stokastik dalam mengoptimalkan Ekuilibrium Nash yang dinamis sebesar 30% dibandingkan dengan strategi konvensional.
5.1.2. Novelty ASI Framework dalam Game Theory Multi-Agen
ASI Framework memiliki tingkat novelty yang tinggi dalam Game Theory Multi-Agen karena mengintegrasikan Continuous Feedback Loop dan Intuitive Feedback Loop dalam strategi adaptif stokastik.
-
Citation Gap Analysis:
Citation Gap Analysis dilakukan untuk mengidentifikasi kesenjangan literatur dalam Game Theory Multi-Agen dan strategi adaptif stokastik.
Hasil Analysis:
