Process / pipelineSimulation / optimization

Optimalizace politik v rámci scénářů s více cíli — Hledání Pareto-optimálních politik podmíněných scénáři

Optimalizace politik v rámci scénářů s více cíli (PS-MOO) integruje explicitní konstrukci scénářů politik s optimalizací více cílů k identifikaci Pareto-optimálních možností politik napříč možnými budoucími stavy. Rozhodovací činitelé vyhodnocují kompromisy mezi protichůdnými cíli — jako je ekonomická efektivita, rovnost a dopad na životní prostředí — pro každý odlišný scénář politiky, a poté porovnávají Pareto fronty k výběru robustních nebo scénářově podmíněných strategií.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. Deb, K. (2001). Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. John Wiley & Sons, Chichester. ISBN: 9780471873396
  2. Walker, W. E., Harremoës, P., Rotmans, J., van der Sluijs, J. P., van Asselt, M. B. A., Janssen, P., & Krayer von Krauss, M. P. (2003). Defining uncertainty: a conceptual basis for uncertainty management in model-based decision support. Integrated Assessment, 4(1), 5–17. DOI: 10.1076/iaij.4.1.5.16466

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Multi-Objective Optimization — Scenario-conditioned Pareto-optimal Policy Search. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/simulation/policy-scenario-multi-objective-optimization

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.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGatePolicy Scenario Multi-Objective Optimization (Policy Scenario Multi-Objective Optimization — Scenario-conditioned Pareto-optimal Policy Search). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/simulation/policy-scenario-multi-objective-optimization · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026