ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

Phân tích kịch bản dựa trên tác nhân×Mô phỏng Monte Carlo×
Lĩnh vựcMô phỏngRa quyết định
HọProcess / pipelineMCDM
Năm ra đời1990s–2000s1949
Người khởi xướngAxelrod, R.; Schoemaker, P. J. H. (combined lineage)Metropolis, N., Ulam, S.
LoạiHybrid simulation–scenario methodRobustness wrapper — Monte Carlo uncertainty propagation
Công trình gốcAxelrod, R. (1997). The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of Competition and Collaboration. Princeton University Press. Princeton, NJ. ISBN: 9780691015675Metropolis, N., Ulam, S. (1949). The Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association DOI ↗
Tên gọi khácABSA, ABM scenario analysis, agent-based scenario planning, scenario-driven ABM
Liên quan40
Tóm tắtAgent-based scenario analysis embeds agent-based simulation models inside a structured scenario planning framework. Researchers define two to four contrasting future scenarios, configure agent populations and environmental rules to reflect each scenario's assumptions, run the simulation under each condition, and compare emergent outcomes. This makes it possible to explore how decentralized individual behaviors aggregate into system-level consequences under radically different futures.MONTE-CARLO-SIMULATION (Monte Carlo Simulation — Stochastic uncertainty propagation through MCDM model) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Metropolis, N., Ulam, S. in 1949. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: Agent-based scenario analysis · MONTE-CARLO-SIMULATION. Truy cập ngày 2026-06-17 từ https://scholargate.app/vi/compare