Агентно-орієнтований аналіз чутливості — кількісна оцінка впливу параметрів у складних моделях симуляції
Агентно-орієнтований аналіз чутливості (ABSA) застосовує методи аналізу чутливості до агентно-орієнтованих моделей (ABM) для визначення того, які вхідні параметри найсильніше впливають на емерджентні вихідні дані. Оскільки ABM є стохастичними та нелінійними, стандартні аналітичні похідні недоступні; ABSA використовує розроблені експерименти симуляції — методи скринінгу, індекси на основі дисперсії або сурогатні моделі на основі регресії — для ранжування важливості параметрів та керування калібруванням і валідацією моделі.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Sensitivity Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Агентне моделювання (ABM)Імітаційне моделювання↔ compare
- Латинське гіперкубічне вибиранняІмітаційне моделювання↔ compare
- Метод Монте-КарлоПрийняття рішень↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →