Методы имитационного моделирования

91 — методы этого семейства.

Избранное

Агентно-клеточные автоматыAgent-Based Cellular Automata (ABCA) is a hybrid simulation framework that integrates the local transition rules of cellular automata with the autonomous behavioral logic of agent-Агентно-событийное дискретно-событийное моделированиеAgent-based discrete-event simulation (AB-DES) is a hybrid modeling paradigm that couples autonomous agent behavior with an event-driven execution engine. It captures the decision-Агентно-марковская модельThe Agent-Based Markov Model (ABMM) is a hybrid simulation framework that embeds Markov chain state-transition logic inside individual autonomous agents. Each agent independently s Агентное микромоделированиеAgent-based microsimulation (ABMS) merges traditional microsimulation's individual-level statistical tracking with agent-based modeling's behavioral rules and interaction mechanism Агентное моделирование (АМ)Agent-based modeling (ABM) is a computational simulation method, formalized through the work of Thomas Schelling and Robert Axelrod in the 1970s–1990s, that simulates the behavior Агентно-ориентированная многокритериальная оптимизацияAgent-based multi-objective optimization (ABMOO) embeds autonomous agents inside a simulation environment and evolves their behavior or parameters to simultaneously optimize two or

Reading path

This topic's most-referenced foundational methods, in the order they were developed — a place to start if you're new here.

Многокритериальная оптимизация1896 (concept); 1989–2002 (evolutionary algorithms era)by Vilfredo Pareto (concept); modern computational formulation by Goldberg and Deb et al.
Модель Маркова1906by Andrei Markov
Марковские цепи Монте-Карло (MCMC)1953 (Metropolis-Hastings); 1984 (Gibbs)by Metropolis et al. (1953); Gibbs sampler formalised by Geman & Geman (1984)
Имитационное моделирование дискретных событий (DES)1960s (formalized); modern computational form from 1970s onwardby Banks, Carson, Nelson & Nicol (textbook lineage); foundational work by Tocher & Conway (1960s)
Системная динамика1961by Jay W. Forrester
Анализ политических сценариев1967–1990sby Kahn, H. & Wiener, A. J. (seminal); adapted for policy by RAND Corporation and OECD
Агентное моделирование (АМ)1970s–1990s (formalized as a field)by Thomas Schelling and Robert Axelrod (foundational contributions, 1970s–1990s)
Латинское гиперкубическое проектирование1979

all methods on this shelf ↓

Все методы 91

Агентно-клеточные автоматы Агентно-событийное дискретно-событийное моделирование Агентно-марковская модель Агентное микромоделирование Агентное моделирование (АМ)Агентно-ориентированная многокритериальная оптимизация Агентный анализ сценариев Агентно-ориентированный анализ чувствительности Системная динамика на основе агентов Клеточные автоматы Детерминированное агентное моделирование Детерминированные клеточные автоматы Детерминированная дискретно-событийная симуляция Детерминированная Марковская модель Детерминированное микромоделирование Детерминированное многокритериальное оптимизация Детерминистический анализ сценариев Детерминистический анализ чувствительности Детерминированная системная динамика Цифровой двойник Имитационное моделирование дискретного выбора Имитационное моделирование дискретных событий (DES)Имитационное моделирование дискретно-событийных систем Ансамблевый фильтр Калмана Фрактальный анализ Симуляция Geant4 Глобальный анализ чувствительности Важностное семплирование Метод Монте-Карло для модели Изинга Латинское гиперкубическое проектирование Метод Лонгстаффа-Шварца Марковские цепи Монте-Карло (MCMC)Модель Маркова Микросимуляция Monte Carlo Neutron & Particle Transport Процессная вариативность Монте-Карло Многокритериальное агентное моделирование Многокритериальные клеточные автоматы Многокритериальная дискретно-событийная имитация Многокритериальная марковская модель Многокритериальная микросимуляция Многокритериальная оптимизация Многокритериальный сценарный анализ Multi-objective sensitivity analysis Системная динамика с множеством целей (Multi-Objective System Dynamics)Метод Монте-Карло на основе интегралов по траекториям Агентное моделирование сценариев политики Анализ политических сценариев Симуляция клеточных автоматов для сценариев политики Имитационное моделирование дискретно-событийных сценариев политики Микросимуляционное моделирование политических сценариев Моделирование методом Монте-Карло для сценарного анализа политики Политическая многокритериальная оптимизация сценариев Анализ чувствительности политических сценариев Динамика системной политики Квантовый Монте-Карло Анализ Количественной Оценки Рекуррентности (АКОР)Робастное моделирование на основе агентов Робастное дискретно-событийное моделирование Робастная модель Маркова Робастное (устойчивое) микромоделирование Робастная многокритериальная оптимизация Робастный сценарный анализ Робастный анализ чувствительности Энтропия выборки Анализ сценариев и имитационное моделирование «что-если»Самоорганизующаяся критичность Исследование с подтверждением гипотез с помощью моделирования Управляющая карта с поддержкой имитационного моделирования Анализ деревьев событий с поддержкой моделирования Анализ видов и последствий отказов с помощью моделирования Моделирование с поддержкой анализа дерева отказов Исследование с проверкой гипотез при помощи моделирования Анализ возможностей процесса с помощью моделирования Количественный контент-анализ с использованием симуляции Анализ надежности с помощью моделирования Статистический контроль процессов с помощью имитационного моделирования Исследование тенденций с помощью симуляции Стохастические клеточные автоматы Стохастические дифференциальные уравнения (СДУ)Стохастическое дискретно-событийное моделирование Стохастическая марковская модель Стохастическое микромоделирование Стохастическая многокритериальная оптимизация Стохастический сценарный анализ Стохастический анализ чувствительности Стохастическая системная динамика Системная динамика Value at Risk (VaR)Методы снижения дисперсии для моделирования методом Монте-Карло ВЕГАс Монте-Карло