পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| এজেন্ট-ভিত্তিক পরিস্থিতি বিশ্লেষণ× | মন্টে কার্লো সিমুলেশন× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র≠ | অনুকরণ | সিদ্ধান্ত গ্রহণ |
| পরিবার≠ | Process / pipeline | MCDM |
| উদ্ভবের বছর≠ | 1990s–2000s | 1949 |
| প্রবর্তক≠ | Axelrod, R.; Schoemaker, P. J. H. (combined lineage) | Metropolis, N., Ulam, S. |
| ধরন≠ | Hybrid simulation–scenario method | Robustness wrapper — Monte Carlo uncertainty propagation |
| মৌলিক উৎস≠ | Axelrod, R. (1997). The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of Competition and Collaboration. Princeton University Press. Princeton, NJ. ISBN: 9780691015675 | Metropolis, N., Ulam, S. (1949). The Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association DOI ↗ |
| অপর নাম≠ | ABSA, ABM scenario analysis, agent-based scenario planning, scenario-driven ABM | — |
| সম্পর্কিত≠ | 4 | 0 |
| সারসংক্ষেপ≠ | Agent-based scenario analysis embeds agent-based simulation models inside a structured scenario planning framework. Researchers define two to four contrasting future scenarios, configure agent populations and environmental rules to reflect each scenario's assumptions, run the simulation under each condition, and compare emergent outcomes. This makes it possible to explore how decentralized individual behaviors aggregate into system-level consequences under radically different futures. | MONTE-CARLO-SIMULATION (Monte Carlo Simulation — Stochastic uncertainty propagation through MCDM model) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Metropolis, N., Ulam, S. in 1949. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|