Agentbasert sensitivitetsanalyse — Kvantifisering av parameterpåvirkning i komplekse simuleringsmodeller
Agentbasert sensitivitetsanalyse (ABSA) anvender sensitivitetsanalyseteknikker på agentbaserte modeller (ABM-er) for å bestemme hvilke inndataparametere som sterkest påvirker emergent atferd. Fordi ABM-er er stokastiske og ikke-lineære, er standard analytiske deriverte utilgjengelige; ABSA bruker designede simuleringseksperimenter — screeningmetoder, variansbaserte indekser eller regresjonsbaserte surrogater — for å rangere parameterbetydning og veilede modellkalibrering og -validering.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Saltelli, A., Tarantola, S., Campolongo, F., & Ratto, M. (2004). Sensitivity Analysis in Practice: A Guide to Assessing Scientific Models. John Wiley & Sons. ISBN: 9780470870938
- ten Broeke, G., van Voorn, G., & Ligtenberg, A. (2016). Which Sensitivity Analysis Method Should I Use for My Agent-Based Model? Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 19(1), 5. DOI: 10.18564/jasss.2857 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Sensitivity Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/no/simulation/agent-based-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.
- Agent-basert modellering (ABM)Simulering↔ compare
- Latin Hypercube SamplingSimulering↔ compare
- Monte Carlo-simuleringBeslutningstaking↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →