Optimasi Multi-Objektif Skenario Kebijakan — Pencarian Kebijakan Pareto-optimal yang Dikondisikan Skenario
Optimasi Multi-Objektif Skenario Kebijakan (PS-MOO) mengintegrasikan konstruksi skenario kebijakan eksplisit dengan optimasi multi-objektif untuk mengidentifikasi opsi kebijakan Pareto-optimal di berbagai keadaan masa depan yang masuk akal. Pengambil keputusan mengevaluasi trade-off antara tujuan yang bersaing — seperti efisiensi ekonomi, ekuitas, dan dampak lingkungan — untuk setiap skenario kebijakan yang berbeda, kemudian membandingkan front Pareto untuk memilih strategi yang kuat atau bergantung pada skenario.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Deb, K. (2001). Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. John Wiley & Sons, Chichester. ISBN: 9780471873396
- Walker, W. E., Harremoës, P., Rotmans, J., van der Sluijs, J. P., van Asselt, M. B. A., Janssen, P., & Krayer von Krauss, M. P. (2003). Defining uncertainty: a conceptual basis for uncertainty management in model-based decision support. Integrated Assessment, 4(1), 5–17. DOI: 10.1076/iaij.4.1.5.16466 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Multi-Objective Optimization — Scenario-conditioned Pareto-optimal Policy Search. ScholarGate. https://scholargate.app/id/simulation/policy-scenario-multi-objective-optimization
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Algoritma Genetika Multi-Objektif (MOGA)Simulasi↔ compare
- Optimasi Multi-ObjektifSimulasi↔ compare
- Analisis Skenario KebijakanSimulasi↔ compare
- Optimasi Multi-Objektif RobustSimulasi↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →