Programmēšana mērķu sasniegšanai politikas scenārijos — optimizācija attiecībā uz vairākiem politikas mērķiem dažādos definētos nākotnes scenārijos
Programmēšana mērķu sasniegšanai politikas scenārijos (Policy Scenario Goal Programming, PSGP) integrē mērķu sasniegšanas optimizāciju ar politikas scenāriju analīzi, lai novērtētu, cik labi konkurējošie politikas mērķi var tikt sasniegti dažādos nākotnes apstākļos. Lēmumu pieņēmēji definē vairākus mērķus un vairākus ticamus politikas scenārijus, pēc tam katram scenārijam risina mērķu sasniegšanas modelēšanas uzdevumu, lai noteiktu, kuras politikas stratēģijas vislabāk atbilst prioritārajiem mērķiem visā scenāriju telpā.
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
- Charnes, A., Cooper, W. W. (1961). Management Models and Industrial Applications of Linear Programming. Wiley, New York. ISBN: 9780471153405
- Ignizio, J. P. (1976). Goal Programming and Extensions. Lexington Books, Lexington, MA. link ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Goal Programming — Goal programming applied within policy scenario frameworks. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/simulation/policy-scenario-goal-programming
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.
- MērķprogramēšanaLēmumu pieņemšana↔ compare
- Daudzobjektīvā mērķa programmēšanaSimulācija↔ compare
- Politikas scenāriju analīzeSimulācija↔ compare
- Robust Goal Programming (RGP)Simulācija↔ compare
- Stohastiskā mērķprogramēšanaSimulācija↔ compare
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →