Multi-Objective Sensitivity Analysis
Multi-Objective Sensitivity Analysis (MOSA) onderzoekt hoe veranderingen in modelparameters, gewichten of aannames een volledige set concurrerende doelstellingen tegelijkertijd beïnvloeden. In plaats van te vragen hoe één enkele output verschuift, volgt MOSA veranderingen in de Pareto-front of de afruiloppervlakte, waardoor wordt onthuld welke parameters multi-objective oplossingen het meest destabiliseren en waar de keuzes van de besluitvormer robuust versus fragiel zijn.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M., Tarantola, S. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. Wiley, Chichester. ISBN: 9780470059975
- Ehrgott, M. (2005). Multicriteria Optimization (2nd ed.). Springer, Berlin. DOI: 10.1007/3-540-27659-9 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Sensitivity Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/simulation/multi-objective-sensitivity-analysis
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.
- Monte Carlo SimulatieBesluitvorming↔ compare
- Multi-Objective Goal ProgrammingSimulatie↔ compare
- Multi-Objective OptimizationSimulatie↔ compare
- GevoeligheidsanalyseBesluitvorming↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →