Optimizarea multi-obiectiv a scenariilor de politici — Căutarea politicilor Pareto-optime condiționate de scenarii
Optimizarea multi-obiectiv a scenariilor de politici (PS-MOO) integrează construcția explicită a scenariilor de politici cu optimizarea multi-obiectiv pentru a identifica opțiuni de politici Pareto-optime în stări viitoare plauzibile. Decidenții evaluează compromisurile între obiective concurente — precum eficiența economică, echitatea și impactul asupra mediului — pentru fiecare scenariu de politică distinct, apoi compară fronturile Pareto pentru a selecta strategii robuste sau contingente la scenariu.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- Deb, K. (2001). Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. John Wiley & Sons, Chichester. ISBN: 9780471873396
- Walker, W. E., Harremoës, P., Rotmans, J., van der Sluijs, J. P., van Asselt, M. B. A., Janssen, P., & Krayer von Krauss, M. P. (2003). Defining uncertainty: a conceptual basis for uncertainty management in model-based decision support. Integrated Assessment, 4(1), 5–17. DOI: 10.1076/iaij.4.1.5.16466 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Multi-Objective Optimization — Scenario-conditioned Pareto-optimal Policy Search. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/simulation/policy-scenario-multi-objective-optimization
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.
- Algoritm Genetic Multi-Obiectiv (MOGA)Simulare↔ compare
- Optimizare Multi-ObiectivSimulare↔ compare
- Analiza de Scenarii PoliticeSimulare↔ compare
- Optimizare robustă multi-obiectivSimulare↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →