Optimisation par essaim particulaire pour les scénarios de politique — Recherche pilotée par PSO sur des futurs politiques alternatifs
L'optimisation par essaim particulaire pour les scénarios de politique (Policy Scenario Particle Swarm Optimization) intègre l'optimisation par essaim particulaire (PSO) à l'analyse explicite de scénarios de politique. Un essaim de solutions politiques candidates est évalué dans plusieurs scénarios futurs définis, et les règles de mise à jour de la vitesse et de la position de la PSO guident l'essaim vers des solutions performantes — ou robustes — dans tous les scénarios considérés. Elle est utilisée dans la planification énergétique, environnementale, des infrastructures et des ressources publiques.
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Sources
- 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 ↗
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Particle Swarm Optimization — PSO-driven search across alternative policy futures. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/simulation/policy-scenario-particle-swarm-optimization
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