Агентно-ориентированный анализ чувствительности — количественная оценка влияния параметров в сложных моделях имитационного моделирования
Агентно-ориентированный анализ чувствительности (ABSA) применяет методы анализа чувствительности к агентно-ориентированным моделям (ABM) для определения того, какие входные параметры наиболее сильно влияют на эмерджентные выходные данные. Поскольку ABM стохастичны и нелинейны, стандартные аналитические производные недоступны; ABSA использует спланированные имитационные эксперименты — методы скрининга, индексы на основе дисперсии или регрессионные суррогаты — для ранжирования важности параметров и управления калибровкой и валидацией модели.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Sensitivity Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Агентное моделирование (АМ)Имитационное моделирование↔ compare
- Латинское гиперкубическое проектированиеИмитационное моделирование↔ compare
- Метод Монте-КарлоПринятие решений↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →