ScholarGate
Asistent
Process / pipelineSimulation / optimization

Optimalizácia pomocou rojov častíc pre scenáre politík — Hľadanie alternatívnych budúcich scenárov politík riadené pomocou PSO

Optimalizácia pomocou rojov častíc pre scenáre politík (Policy Scenario Particle Swarm Optimization) integruje optimalizáciu pomocou rojov častíc (PSO) s explicitnou analýzou scenárov politík. Roj kandidátskych riešení politík sa vyhodnocuje v rámci viacerých definovaných budúcich scenárov a pravidlá aktualizácie rýchlosti a polohy PSO navádzajú roj smerom k riešeniam, ktoré dosahujú dobré — alebo robustné — výsledky vo všetkých zvažovaných scenároch. Používa sa pri plánovaní v oblasti energetiky, životného prostredia, infraštruktúry a verejných zdrojov.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroStiahnuť snímky

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Mapa metód

Okolie príbuzných metód — vyberte uzol na preskúmanie.

Zdroje

  1. Kennedy, J., Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, Perth, Australia, pp. 1942–1948. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968
  2. Poli, R., Kennedy, J., Blackwell, T. (2007). Particle swarm optimization: An overview. Swarm Intelligence, 1(1), 33–57. DOI: 10.1007/s11721-007-0002-0

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Particle Swarm Optimization — PSO-driven search across alternative policy futures. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/simulation/policy-scenario-particle-swarm-optimization

Ktorá metóda?

Postavte túto metódu vedľa jej najbližších príbuzných a čítajte ich vedľa seba — knižnica vám knihy položí na stôl; voľba je na vás.

Porovnať vedľa seba
ScholarGatePolicy Scenario Particle Swarm Optimization (Policy Scenario Particle Swarm Optimization — PSO-driven search across alternative policy futures). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/simulation/policy-scenario-particle-swarm-optimization · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026