पॉलिसी परिदृश्य आनुवंशिक एल्गोरिथम — नीति विकल्प स्थानों पर विकासवादी खोज
पॉलिसी परिदृश्य आनुवंशिक एल्गोरिथम (Policy Scenario Genetic Algorithm - PSGA) कई भविष्य के परिदृश्यों के तहत बड़े, संयोजी नीति विकल्प स्थानों का व्यवस्थित रूप से पता लगाने के लिए विकासवादी खोज को लागू करता है। विकल्पों को पूरी तरह से सूचीबद्ध करने के बजाय, यह उम्मीदवार नीतियों की क्रमिक पीढ़ियों को विकसित करता है, उन नीतियों को बनाए रखता है जो परिदृश्य की स्थितियों में अच्छा प्रदर्शन करती हैं, जिससे मजबूत, उच्च-प्रदर्शन वाली नीति सिफारिशें प्राप्त होती हैं।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Genetic Algorithm — Evolutionary Search over Discrete Policy Alternative Spaces. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/policy-scenario-genetic-algorithm
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