Генетический алгоритм для сценарного анализа политики — эволюционный поиск по пространствам альтернатив политики
Генетический алгоритм для сценарного анализа политики (Policy Scenario Genetic Algorithm, PSGA) применяет эволюционный поиск для систематического исследования больших комбинаторных пространств альтернатив политики в условиях множества будущих сценариев. Вместо исчерпывающего перечисления вариантов он порождает последовательные поколения кандидатов политики, сохраняя те, которые хорошо себя показывают в различных сценарных условиях, и выдавая надежные, высокопроизводительные рекомендации по политике.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Holland, J. H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, Ann Arbor, MI. ISBN: 9780262581110
- Lempert, R. J., Popper, S. W., & Bankes, S. C. (2003). Shaping the Next One Hundred Years: New Methods for Quantitative, Long-Term Policy Analysis. RAND Corporation, Santa Monica, CA. link ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Genetic Algorithm — Evolutionary Search over Discrete Policy Alternative Spaces. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/simulation/policy-scenario-genetic-algorithm
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.
- Генетический алгоритмОптимизация↔ compare
- Многокритериальный генетический алгоритм (MOGA)Имитационное моделирование↔ compare
- Анализ политических сценариевИмитационное моделирование↔ compare
- Политическая многокритериальная оптимизация сценариевИмитационное моделирование↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →