ScholarGate
Assistent

Simuleringsmetoder

91 metoder i denne familie.

Udvalgte

Reading path

This topic's most-referenced foundational methods, in the order they were developed — a place to start if you're new here.

  1. Multi-Objective Optimization1896 (concept); 1989–2002 (evolutionary algorithms era)by Vilfredo Pareto (concept); modern computational formulation by Goldberg and Deb et al.
  2. Markovmodel1906by Andrei Markov
  3. Markov Chain Monte Carlo (MCMC)1953 (Metropolis-Hastings); 1984 (Gibbs)by Metropolis et al. (1953); Gibbs sampler formalised by Geman & Geman (1984)
  4. Diskret-hændelsessimulering (DES)1960s (formalized); modern computational form from 1970s onwardby Banks, Carson, Nelson & Nicol (textbook lineage); foundational work by Tocher & Conway (1960s)
  5. System Dynamics1961by Jay W. Forrester
  6. Politikscenarieanalyse1967–1990sby Kahn, H. & Wiener, A. J. (seminal); adapted for policy by RAND Corporation and OECD
  7. Agent-Based Modeling (ABM)1970s–1990s (formalized as a field)by Thomas Schelling and Robert Axelrod (foundational contributions, 1970s–1990s)
all methods on this shelf ↓

Alle metoder 91

Agent-baseret cellulær automatAgent-baseret diskret hændelsessimuleringAgent-baseret Markov-modelAgent-baseret mikrosimuleringAgent-Based Modeling (ABM)Agent-baseret multi-objektiv optimeringAgentbaseret ScenarieanalyseAgent-baseret følsomhedsanalyseAgent-Based System DynamicsCellulære AutomaterDeterministisk agent-baseret modelleringDeterministiske cellulære automaterDeterministisk diskret hændelsessimuleringDeterministisk MarkovmodelDeterministisk mikrosimuleringDeterministisk Multi-Objektiv OptimeringDeterministisk ScenarieanalyseDeterministisk følsomhedsanalyseDeterministisk SystemdynamikDigital Twin SimulationDiskret valgsimuleringDiskret-hændelsessimulering (DES)Diskret-hændelsesbaseret systemsimuleringEnsemble Kalman FilterFraktal analyseGeant4-simuleringGlobal følsomhedsanalyseImportance SamplingIsing Model Monte CarloLatin Hypercube SamplingLongstaff-Schwartz-metodenMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)MarkovmodelMikrosimuleringMonte Carlo Neutron & PartikeltransportMonte Carlo ProcesvariationMulti-Objective Agent-Based ModelingMulti-Objective CelleautomaterMulti-Objective Discrete-Event SimulationMulti-objektiv Markov-modelMultimål-mikrosimuleringMulti-Objective OptimizationMulti-objektiv ScenarieanalyseMulti-objektiv følsomhedsanalyseMulti-Objective System DynamicsPath Integral Monte CarloPolitikscenarie-agentbaseret modelleringPolitikscenarieanalysePolicy Scenario Cellular AutomataPolitikscenarie-diskret hændelsessimuleringPolitikscenarie-mikrosimuleringPolitikscenarie Monte Carlo-simuleringPolitikscenarie Multi-objektiv OptimeringFølgesensitivitetsanalyse af politikscenarierPolicy Scenario System DynamicsQuantum Monte CarloRecurrence Quantification Analysis (RQA)Robust Agent-Based ModelingRobust diskret-event simuleringRobust Markov ModelRobust MicrosimulationRobust Multi-Objective OptimizationRobust Scenario AnalysisRobust FølsomhedsanalyseSample EntropyScenarieanalyse og Hvad-nu-hvis-simuleringSelvorganiseret KritikalitetSimuleringsassisteret konfirmativ forskningSimuleringsassisteret kontrolskemaSimuleringsassisteret hændelsestræ-analyseSimuleringsassisteret Fejltilstands- og EffektanalyseSimuleringsassisteret fejlanaletisk analyseSimulationsassisteret hypotesetestforskningSimuleringsassisteret proceskapacitetsanalyseSimuleringsassisteret kvantitativ indholdsanalyseSimuleringsassisteret PålidelighedsanalyseSimuleringsassisteret statistisk proceskontrolSimulationsassisteret trendforskningStokastiske CelleautomaterStokastiske Differentialligninger (SDE'er)Stokastisk diskret-event simuleringStokastisk Markov-modelStokastisk mikrosimuleringStokastisk Multi-Objektiv OptimeringStokastisk ScenarieanalyseStokastisk FølsomhedsanalyseStokastisk SystemdynamikSystem DynamicsValue at Risk (VaR)Metoder til reduktion af varians for Monte Carlo-simuleringVegas Monte Carlo