Робастный сценарный анализ — оценка по наихудшему случаю и минимаксному сожаленинию в условиях глубокой неопределенности
Робастный сценарный анализ оценивает набор кандидатных стратегий в рамках структурированного набора правдоподобных будущих сценариев и выбирает стратегию, которая показывает приемлемые результаты — или наилучшие в наихудшем случае — независимо от того, какой сценарий реализуется. Он объединяет сценарное планирование с критериями робастности, такими как максимин, минимаксное сожаление или удовлетворение, для поддержки принятия решений в условиях глубокой, неустранимой неопределенности.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Wald, A. (1950). Statistical Decision Functions. Wiley, New York. link ↗
- 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. ISBN: 9780833032751
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Scenario Analysis — Worst-case and minimax regret scenario evaluation under deep uncertainty. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/simulation/robust-scenario-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.
- Метод Монте-КарлоПринятие решений↔ compare
- Робастная многокритериальная оптимизацияИмитационное моделирование↔ compare
- Робастная оптимизацияОптимизация↔ compare
- Анализ чувствительностиПринятие решений↔ compare
- Стохастический сценарный анализИмитационное моделирование↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →