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ポリシーシナリオ・セルオートマトン — ポリシー影響比較のためのグリッドベースシミュレーション

ポリシーシナリオ・セルオートマトン(PSCA)は、セルオートマトンシミュレーションと構造化されたシナリオ分析を組み合わせ、代替的な政策決定が時間とともに空間的に分散したシステムをどのように再形成するかを評価する。各シナリオは異なる遷移ルールまたは制約のセットをエンコードし、モデルは反復して異なる空間的結果を明らかにする — これにより、ローカルおよびシステムレベルでの政策結果の直接的かつ視覚的な比較が可能になる。

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出典

  1. Clarke, K. C., Hoppen, S., & Gaydos, L. (1997). A self-modifying cellular automaton model of historical urbanization in the San Francisco Bay area. Environment and Planning B: Planning and Design, 24(2), 247–261. DOI: 10.1068/b240247
  2. Batty, M. (2005). Cities and Complexity: Understanding Cities with Cellular Automata, Agent-Based Models, and Fractals. MIT Press. ISBN 978-0262025836. ISBN: 978-0262025836

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ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Cellular Automata — Scenario-driven grid-based simulation for policy impact analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/policy-scenario-cellular-automata

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ScholarGatePolicy Scenario Cellular Automata (Policy Scenario Cellular Automata — Scenario-driven grid-based simulation for policy impact analysis). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/simulation/policy-scenario-cellular-automata · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026