MCDMRankingcrisp
محاكاة مونت كارلو — انتشار عدم اليقين العشوائي عبر نموذج MCDM
محاكاة مونت كارلو (Monte Carlo Simulation — Stochastic uncertainty propagation through MCDM model) هي طريقة لترتيب القرارات متعددة المعايير (MCDM) قدمها متروبوليس، ن. ويولام، س. في عام 1949. وهي تحول مصفوفة قرار للبدائل التي تم تقييمها بناءً على معايير متعددة إلى نتيجة منظمة وقابلة للاستنساخ.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+80 more
المصادر
- Metropolis, N., Ulam, S. (1949). The Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association DOI: 10.1080/01621459.1949.10483310 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 2). Monte Carlo Simulation — Stochastic uncertainty propagation through MCDM model. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/decision-making/monte-carlo-simulation
يُستشهد بها في
المحاكاة المنفصلة للأحداث القائمة على الوكيلالنمذجة القائمة على الوكيل (ABM)محاكاة الطوابير المعتمدة على الوكيلتحليل السيناريوهات القائم على الوكيلتحليل الحساسية القائم على الوكيلالحساب التقريبي بايزيالنمذجة القائمة على الوكيل البايزيالأوتوماتا الخلوية البيزيةمحاكاة الأحداث المنفصلة البيزيةنموذج ماركوف البيزيالمحاكاة الجزئية البيزيةمحاكاة مونت كارلو البايزيةمحاكاة طوابير الانتظار البيزيةتحليل السيناريوهات البايزيتحليل الحساسية البيزيديناميكيات النظام البايزيةمحاكاة التمهيدالأتمتة الخلويةالأوتوماتا الخلوية الحتميةنموذج ماركوف الحتميالمحاكاة الجزئية الحتميةتحليل السيناريوهات الحتميةتحليل الحساسية الحتميالمحاكاة بالتوأم الرقميمحاكاة الاختيار المنفصلالمحاكاة بالحدث المنفصل (DES)محاكاة أنظمة الأحداث المنفصلةتحليل الحساسية الشاملتحليل الموثوقية الهجينأخذ العينات بالأهميةتقدير إعادة أخذ العينات بالجاكنايفأخذ العينات باللاتين هايبركيوبسلسلة ماركوف مونت كارلو (MCMC)نموذج ماركوفالمحاكاة المصغرةالمحاكاة متعددة الأهداف ذات الأحداث المنفصلةالمحاكاة المجهرية متعددة الأهدافتحليل الحساسية متعدد الأهدافمحاكاة مونت كارلو متعددة المستوياتنمذجة الوكيل القائمة على سيناريوهات السياساتتحليل السيناريوهات السياساتيةمحاكاة الأحداث المنفصلة لسيناريوهات السياساتمحاكاة السيناريوهات السياساتيةمحاكاة مونت كارلو لسيناريوهات السياساتتحليل حساسية سيناريوهات السياساتتحليل المخاطر الزلزالية الاحتمالية (PSHA)محاكاة الاصطفافمنهجية تاغوتشي القائمة على المخاطرالنمذجة القوية القائمة على الوكيلنمذجة الأحداث المتقطعة القويةنموذج ماركوف المتينالمحاكاة الميكروية القويةمحاكاة مونت كارلو المتينةمحاكاة الطوابير القويةتحليل السيناريوهات القويةتحليل الحساسية المتينتحليل السيناريوهات والمحاكاة الافتراضيةتحليل الحساسية باستخدام تحليل شجرة الأعطالتحليل الحساسية مع تحليل قدرة العمليةتحليل الحساسية مع تحليل السبب الجذريالبحث السببي المقارن المدعوم بالمحاكاةالبحث التأكيدي المدعوم بالمحاكاةمخطط التحكم بمساعدة المحاكاةالبحث المقطعي بمساعدة المحاكاةالتصميم الارتجاعي بمساعدة المحاكاةتحليل نمط الفشل وتأثيراته المدعوم بالمحاكاةتحليل شجرة الأخطاء المدعوم بالمحاكاةاختبار الفرضيات المدعوم بالمحاكاةتحليل قدرة العملية بمساعدة المحاكاةتحليل المحتوى الكمي المدعوم بالمحاكاةتحليل الموثوقية بمساعدة المحاكاةالتحكم الإحصائي في العمليات بمساعدة المحاكاةبحث الاتجاهات المدعوم بالمحاكاةالأتمتة الخلوية العشوائيةالمعادلات التفاضلية العشوائية (SDEs)محاكاة الأحداث المنفصلة العشوائيةالبرمجة الديناميكية العشوائيةالبرمجة الخطية العشوائيةنموذج ماركوف العشوائيالمحاكاة المجهرية العشوائيةالبرمجة الصحيحة المختلطة العشوائيةالتحسين العشوائي متعدد الأهدافمحاكاة الطوابير العشوائيةتحليل السيناريوهات العشوائيةتحليل الحساسية العشوائيةديناميكيات النظم العشوائيةديناميكيات الأنظمةتحديد كمية عدم اليقينالقيمة المعرضة للخطر (VaR)تقنيات تقليل التباين للمحاكاة مونت كارلو