Politikas scenāriju aģentu modelēšana — salīdzinoša politikas novērtēšana, izmantojot aģentu simulāciju
Politikas scenāriju aģentu modelēšana (PS-ABM) ir simulācijas metode, kas izmanto aģentu modeļus, lai novērtētu un salīdzinātu vairākus politikas scenārijus. Heterogēni autonomi aģenti mijiedarbojas dažādos politikas režīmos, un sistēmas līmeņa rezultāti tiek salīdzināti starp scenārijiem, lai pamatotu uz pierādījumiem balstītus politikas lēmumus. To plaši izmanto sabiedrības veselības, pilsētplānošanas, ekonomikas un sociālās politikas pētījumos.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Axelrod, R. (1997). The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of Competition and Collaboration. Princeton University Press. ISBN: 9780691015675
- Bonabeau, E. (2002). Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems. Proceedings of the National Academy of Sciences, 99(S3), 7280-7287. DOI: 10.1073/pnas.082080899 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Agent-Based Modeling — Comparative policy evaluation using agent-based simulation. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/simulation/policy-scenario-agent-based-modeling
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.
- Aģentu modelēšana (ABM)Simulācija↔ compare
- Monte Carlo simulācijaLēmumu pieņemšana↔ compare
- Politikas scenāriju analīzeSimulācija↔ compare
- Sistemiskās dinamikas politikas scenāriju analīzeSimulācija↔ compare
- SistēmdinamikaSimulācija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →