Policy Scenario Multi-Objective Optimization — Szenario-konditionierte Pareto-optimale Politiksuche
Policy Scenario Multi-Objective Optimization (PS-MOO) integriert explizite Politik-Szenario-Konstruktion mit Multi-Objektiv-Optimierung, um Pareto-optimale Politikoptionen über plausible Zukunftszustände hinweg zu identifizieren. Entscheidungsträger bewerten Zielkonflikte zwischen konkurrierenden Zielen – wie ökonomische Effizienz, Gerechtigkeit und Umweltauswirkungen – für jedes unterschiedliche Politik-Szenario und vergleichen dann Pareto-Fronten, um robuste oder szenarioabhängige Strategien auszuwählen.
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Quellen
- Deb, K. (2001). Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. John Wiley & Sons, Chichester. ISBN: 9780471873396
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Multi-Objective Optimization — Scenario-conditioned Pareto-optimal Policy Search. ScholarGate. https://scholargate.app/de/simulation/policy-scenario-multi-objective-optimization
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- Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA)Simulation↔ compare
- Mehrzieloptimierung – Gleichzeitige Optimierung widerstreitender ZieleSimulation↔ compare
- Policy Scenario AnalysisSimulation↔ compare
- Robuste MehrzieloptimierungSimulation↔ compare
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