Policy Scenario Agent-Based Modeling — Komparativ politikkevaluering ved bruk av agent-basert simulering
Policy Scenario Agent-Based Modeling (PS-ABM) er en simuleringsmetode som bruker agent-baserte modeller for å evaluere og sammenligne flere politiske scenarier. Heterogene autonome agenter interagerer under ulike politiske regimer, og fremvoksende systemnivåutfall sammenlignes på tvers av scenarier for å informere evidensbaserte politiske beslutninger. Metoden er mye brukt innen folkehelse, byplanlegging, økonomi og samfunnspolitisk forskning.
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
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Agent-Based Modeling — Comparative policy evaluation using agent-based simulation. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- Agent-basert modellering (ABM)Simulering↔ compare
- Monte Carlo-simuleringBeslutningstaking↔ compare
- Analyse av politikkscenarierSimulering↔ compare
- Policy Scenario System DynamicsSimulering↔ compare
- SystemdynamikkSimulering↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →