MCDMRankingcrisp
Simulace Monte Carlo — Propagace stochastické nejistoty prostřednictvím modelu MCDM
SIMULACE MONTE CARLO (Simulace Monte Carlo — Propagace stochastické nejistoty prostřednictvím modelu MCDM) je metoda hodnocení vícerozměrného rozhodování (MCDM) založená na stochastické propagaci nejistoty, kterou v roce 1949 zavedli Metropolis, N., Ulam, S. Převádí rozhodovací matici alternativ ohodnocených podle více kritérií na strukturovaný, reprodukovatelný výsledek.
Přečíst celou metodu
Pouze pro členy
Přihlásit sePro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+80 more
Zdroje
- Metropolis, N., Ulam, S. (1949). The Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association DOI: 10.1080/01621459.1949.10483310 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Monte Carlo Simulation — Stochastic uncertainty propagation through MCDM model. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/decision-making/monte-carlo-simulation
Odkazuje sem
Agent-Based Discrete-Event SimulationModelování založené na agentech (ABM)Agent-Based Queueing SimulationAnalýza scénářů založená na agentechAgent-Based Sensitivity AnalysisAproximované bayesovské počtyBayesovské modelování založené na agentechBayesovská automati buněkBayesian Discrete-Event SimulationBayesovský Markovův modelBayesovská mikrosimulaceBayesian Monte Carlo SimulationBayesovská simulace frontBayesian Scenario AnalysisBayesian Sensitivity AnalysisBayesian System DynamicsSimulace bootstrapCelulární automatyDeterministické buněčné automatyDeterministický Markovův modelDeterministická mikrosimulaceDeterministická analýza scénářůDeterministická analýza citlivostiDigitální dvojče – hybridní virtuální replikaSimulace diskrétní volbyDiskrétní simulace událostí (DES)Simulace diskrétních událostíGlobální analýza citlivostiHybridní analýza spolehlivostiImportance SamplingOdhad pomocí jackknife metodyLatin Hypercube SamplingMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)Markovův modelMikrosimulaceVíceúčelová diskrétní simulační modelaceVíc Cílová MikrosimulaceVícekriteriální analýza citlivostiVícestupňová simulace Monte CarloModelování politických scénářů pomocí agentních systémůAnalýza politických scénářůSimulace diskrétních událostí pro politické scénářePolicy Scenario MicrosimulationSimulace Monte Carlo pro scénáře politikAnalýza citlivosti politických scénářůPravděpodobnostní analýza seismického ohrožení (PSHA)Simulace obsluhyRisk-based Taguchi methodRobustní modelování založené na agentechRobustní diskrétně-událostní simulaceRobustní Markovův modelRobustní mikrosimulaceRobustní simulace Monte CarloRobustní simulace front – analýza výkonnosti front za nejistotyRobustní analýza scénářůRobustní analýza citlivostiAnalýza scénářů a simulace typu „co kdyby“Citlivostní analýza s analýzou stromu poruch (FTA-SA)Citlivostní analýza s analýzou způsobilosti procesuAnalýza citlivosti s analýzou kořenových příčinKauzal-komparativní výzkum s podporou simulaceKonfirmační výzkum s podporou simulaceŘízení pomocí simulaceSimulací asistovaný průřezový výzkumSimulací podpořený ex post facto designSimulací asistovaná analýza způsobů a následků poruchAnalýza stromu poruch s asistencí simulaceVýzkum testování hypotéz s asistencí simulaceAnalýza způsobilosti procesu s asistencí simulaceKvantitativní analýza obsahu s asistencí simulaceAnalýza spolehlivosti s asistencí simulaceSimulací asistovaná statistická regulace procesůVýzkum trendů s podporou simulaceStochastická buněčná automatikaStochastické diferenciální rovnice (SDE)Stochastická simulace diskrétních událostíStochastické programováníStochastické lineární programováníStochastický Markovův modelStochastická mikrosimulaceStochastické programování se smíšenými celočíselnými proměnnýmiStochastická multikriteriální optimalizaceSimulace stochastických frontStochastická analýza scénářůStochastická analýza citlivostiStochastic System DynamicsSystem DynamicsKvantifikace nejistotyHodnota v riziku (VaR)Techniky redukce rozptylu pro simulace Monte Carlo
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →