ScholarGate
Assistent
Process / pipelineSimulation / optimization

Poliitikastsenaariumide osakeste parve optimeerimine — PSO-põhine otsing alternatiivsete poliitikatulevike seas

Poliitikastsenaariumide osakeste parve optimeerimine (Policy Scenario Particle Swarm Optimization) integreerib osakeste parve optimeerimise (PSO) eksplitsiitse poliitikastsenaariumide analüüsiga. Kandidaatpoliitikalahenduste parv hinnatakse mitme määratletud tulevikustsenaariumi alusel ning PSO kiiruse-positsiooni uuendamise reeglid suunavad parve lahenduste poole, mis toimivad hästi – või robustselt – kõigi kaalutud stsenaariumide puhul. Seda kasutatakse energeetika, keskkonna, infrastruktuuri ja avalike ressursside planeerimisel.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiLaadi slaidid alla

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Meetodikaart

Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.

Allikad

  1. Kennedy, J., Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, Perth, Australia, pp. 1942–1948. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968
  2. Poli, R., Kennedy, J., Blackwell, T. (2007). Particle swarm optimization: An overview. Swarm Intelligence, 1(1), 33–57. DOI: 10.1007/s11721-007-0002-0

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Particle Swarm Optimization — PSO-driven search across alternative policy futures. ScholarGate. https://scholargate.app/et/simulation/policy-scenario-particle-swarm-optimization

Milline meetod?

Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.

Võrdle kõrvuti
ScholarGatePolicy Scenario Particle Swarm Optimization (Policy Scenario Particle Swarm Optimization — PSO-driven search across alternative policy futures). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/simulation/policy-scenario-particle-swarm-optimization · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026