ScholarGate
دستیار

مقایسهٔ روش‌ها

روش‌های انتخابی خود را کنار هم مرور کنید؛ ردیف‌های متفاوت برجسته شده‌اند.

تحلیل سناریوی مبتنی بر عامل×شبیه‌سازی مونت کارلو×
حوزهشبیه‌سازیتصمیم‌گیری
خانوادهProcess / pipelineMCDM
سال پیدایش1990s–2000s1949
پدیدآورAxelrod, R.; Schoemaker, P. J. H. (combined lineage)Metropolis, N., Ulam, S.
نوعHybrid simulation–scenario methodRobustness wrapper — Monte Carlo uncertainty propagation
منبع بنیادینAxelrod, R. (1997). The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of Competition and Collaboration. Princeton University Press. Princeton, NJ. ISBN: 9780691015675Metropolis, N., Ulam, S. (1949). The Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association DOI ↗
نام‌های دیگرABSA, ABM scenario analysis, agent-based scenario planning, scenario-driven ABM
مرتبط40
خلاصهAgent-based scenario analysis embeds agent-based simulation models inside a structured scenario planning framework. Researchers define two to four contrasting future scenarios, configure agent populations and environmental rules to reflect each scenario's assumptions, run the simulation under each condition, and compare emergent outcomes. This makes it possible to explore how decentralized individual behaviors aggregate into system-level consequences under radically different futures.MONTE-CARLO-SIMULATION (Monte Carlo Simulation — Stochastic uncertainty propagation through MCDM model) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Metropolis, N., Ulam, S. in 1949. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.
ScholarGateمجموعه‌داده
  1. v1
  2. 2 منابع
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 منابع
  3. PUBLISHED

رفتن به جست‌وجو دریافت اسلایدها

ScholarGateمقایسهٔ روش‌ها: Agent-based scenario analysis · MONTE-CARLO-SIMULATION. بازیابی‌شده در 2026-06-17 از https://scholargate.app/fa/compare