Policy Scenario Genetic Algorithm — Evolutionær søgning i politikalternativrum
Policy Scenario Genetic Algorithm (PSGA) anvender evolutionær søgning til systematisk at udforske store, kombinatoriske politikalternativrum under multiple fremtidige scenarier. I stedet for udtømmende at opregne muligheder, avler den successive generationer af kandidatpolitikker, bevarer dem, der klarer sig godt under scenarieforhold, og leverer robuste, højtydende politikanbefalinger.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Holland, J. H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, Ann Arbor, MI. ISBN: 9780262581110
- Lempert, R. J., Popper, S. W., & Bankes, S. C. (2003). Shaping the Next One Hundred Years: New Methods for Quantitative, Long-Term Policy Analysis. RAND Corporation, Santa Monica, CA. link ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Genetic Algorithm — Evolutionary Search over Discrete Policy Alternative Spaces. ScholarGate. https://scholargate.app/da/simulation/policy-scenario-genetic-algorithm
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.
- Genetisk AlgoritmeOptimering↔ compare
- Multi-objektiv genetisk algoritme (MOGA)Simulering↔ compare
- PolitikscenarieanalyseSimulering↔ compare
- Politikscenarie Multi-objektiv OptimeringSimulering↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →