Process / pipelineSimulation / optimization
정책 시나리오 유전 알고리즘 — 정책 대안 공간에 대한 진화 탐색
정책 시나리오 유전 알고리즘(Policy Scenario Genetic Algorithm, PSGA)은 다수의 미래 시나리오 하에서 크고 조합적인 정책 대안 공간을 체계적으로 탐색하기 위해 진화 탐색을 적용합니다. 이는 모든 옵션을 철저히 열거하는 대신, 시나리오 조건 전반에 걸쳐 좋은 성과를 보이는 정책들을 유지하면서 후보 정책의 연속적인 세대를 번식시켜 강력하고 고성능의 정책 권고안을 도출합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Genetic Algorithm — Evolutionary Search over Discrete Policy Alternative Spaces. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/simulation/policy-scenario-genetic-algorithm
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