MCDMRankingcrisp
Monte Carlo szimuláció – Sztochasztikus bizonytalanságpropagáció többkritériumos döntéstámogató (MCDM) modellen keresztül
A MONTE-CARLO-SIMULATION (Monte Carlo szimuláció – Sztochasztikus bizonytalanságpropagáció többkritériumos döntéstámogató (MCDM) modellen keresztül) egy rangsoroló többkritériumos döntéstámogató (MCDM) módszer, amelyet Metropolis, N. és Ulam, S. vezetett be 1949-ben. Egy alternatívákból és több kritériumból álló döntési mátrixot strukturált, reprodukálható eredménnyé alakít át.
A teljes módszer elolvasása
Csak tagoknak
BejelentkezésJelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+80 more
Források
- Metropolis, N., Ulam, S. (1949). The Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association DOI: 10.1080/01621459.1949.10483310 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 2). Monte Carlo Simulation — Stochastic uncertainty propagation through MCDM model. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/decision-making/monte-carlo-simulation
Hivatkozik rá
Ügynök-alapú diszkrét esemény szimulációÜgynökalapú modellezés (ABM)Ügynök-alapú sorban állási szimulációÜgynökalapú forgatókönyv-elemzésAgent-based sensitivity analysisApproximate Bayesian ComputationBayesiánus ágensalapú modellezésBayes-féle celluláris automatákBayesian Discrete-Event SimulationBayes-féle Markov-modellBayesian MicrosimulationBayesian Monte Carlo szimulációBayes-féle Várakozási Sor SzimulációBayesiánus forgatókönyv-elemzésBayes-érzékenység-vizsgálatBayes-féle RendszerdinamikaBootstrap szimulációSejtmataDeterminisztikus celluláris automatákDeterminisztikus Markov-modellDeterministic MicrosimulationDeterminisztikus SzcenárióelemzésDeterminisztikus SzenzitivitásanalízisDigitális iker szimulációDiszkrét választás szimulációDiszkrét Esemény Szimuláció (DES)Diszkrét eseményrendszer-szimulációGlobális érzékenységelemzésHibrid Megbízhatósági ElemzésFontossági mintavételezésJackknife Resampling EstimationLatin Hypercube SamplingMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)Markov-modellMikroszimulációMulti-Objective Discrete-Event SimulationMulticritérium mikroszimulációTöbbcélú érzékenységvizsgálatMultilevel Monte Carlo SimulationPolitikai forgatókönyv ügynök-alapú modellezésePolicy Scenario AnalysisPolicy Scenario Discrete-Event SimulationPolitikai Szcenárió MikroszimulációSzcenárióalapú Monte Carlo szimulációPolitikai forgatókönyv-érzékenységvizsgálatValószínűségi szeizmikus kockázatelemzés (PSHA)Szimuláció sorban állásos rendszerek modellezésére és elemzéséreKockázatalapú Taguchi módszerRobust Agent-Based ModelingRobuszt Diszkrét Eseményű SzimulációRobusztus Markov-modellRobusztus mikroszimulációRobuszt Monte Carlo szimulációRobuszt Várakozási Sor SzimulációRobust Scenario AnalysisRobusztus érzékenységelemzésElemzési forgatókönyv és „mi lenne, ha” szimulációÉrzékenységvizsgálat HibafaelemzésselÉrzékenységvizsgálat folyamatképesség-elemzésselÉrzékenységvizsgálat okok feltárásávalSzimulációval Támogatott Ok-Összehasonlító KutatásSzimulációval támogatott megerősítő kutatásSzimulációval Támogatott Szabályozó KartogramSzimulációval támogatott keresztmetszeti kutatásSzimulációval Támogatott Ex Post Facto TervezésSzimulációval támogatott Hiba-üzemmód és hatáselemzésSzimulációval támogatott hibafaelemzésSzimulációval támogatott hipotézisvizsgálati kutatásSzimulációval Támogatott Folyamatképesség-elemzésSzimulációval támogatott kvantitatív tartalomelemzésSzimulációval támogatott megbízhatóságanalízisSzimulációval támogatott statisztikai folyamatszabályozásSzimulációval támogatott trendkutatásSztochasztikus celluláris automatákSztochasztikus differenciálegyenletek (SDE)Stochastic Discrete-Event SimulationSztochasztikus dinamikus programozásStochastic Linear ProgrammingSztochasztikus Markov-modellStochastic MicrosimulationStochastic Mixed-Integer ProgrammingStochastic Multi-Objective OptimizationSztochasztikus sorban-szimulációSztochasztikus forgatókönyvelemzésStochastic Sensitivity AnalysisSztochasztikus RendszermodellezésRendszerdinamikaBizonytalanság-kvantifikálásValue at Risk (VaR)Variancia-csökkentési technikák Monte Carlo szimulációhoz
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →