GCRI · प्रणाली विज्ञान और मॉडलिंग
अनिश्चितता में अनुकूलन
Plans for infrastructure, reserves and portfolios must work across futures that cannot be predicted. Optimisation under uncertainty chooses decisions that perform well on average, hold up in bad cases or stay acceptable across many scenarios. This page sets out the main approaches, from stochastic to robust optimisation and decision-making under गहन अनिश्चितता, how their results are tested, and what evidence serves the planners who rely on them.
Optimisation under uncertainty on the record.
Optimisation under uncertainty: how the risk develops.
Robust and adaptive decisions when futures are deeply uncertain. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Optimal for one future is fragile
A plan optimised for a single forecast can perform badly if the future differs. Representing uncertainty explicitly avoids this trap.
Stochastic methods use probabilities
Stochastic programming optimises expected performance across scenarios with assigned probabilities, which needs those probabilities to be credible.
Robust methods guard the worst case
Robust optimisation chooses decisions that perform acceptably for all scenarios within a set, trading average performance for protection.
Adaptive plans keep options open
Plans with decision points and triggers adapt as uncertainty resolves, avoiding commitments that lock in poor outcomes.
उत्तरी अमेरिका में संकट और एक्सपोज़र।
Flood water, population density and daytime surface heat over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
इंटरैक्टिव मानचित्र के लिए JavaScript आवश्यक है; परतों की सूची और स्रोत नीचे दिए गए हैं।
परतें 3
इस पृष्ठ के लिए संकट और जोखिम-संपर्क
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- प्रेक्षित (बादल अंतराल छोड़ देते हैं)
- स्रोत
- VIIRS वैश्विक बाढ़ उत्पाद (NASA LANCE)
- प्रदाता
- NASA LANCE
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- दैनिक; उपग्रह अभिज्ञान; बादल अंतराल छोड़ देते हैं
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2026-10-14
- समाधान
- लगभग 250 m ग्रिड
- अनिश्चितता
- उपग्रह अभिज्ञान; बादल अंतराल छोड़ देते हैं। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- अनुमानित
- स्रोत
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, कोलंबिया विश्वविद्यालय))
- प्रदाता
- NASA SEDAC (CIESIN, कोलंबिया विश्वविद्यालय)
- लाइसेंस
- CC BY 4.0
- संस्करण-वर्ष
- null; जनगणना-आधारित अनुमान, स्थिर (2020)
- समाधान
- लगभग 1 km ग्रिड
- अनिश्चितता
- 2020 में प्रति वर्ग किलोमीटर लोगों का जनगणना-आधारित अनुमान, जोखिम-संपर्क के संदर्भ के रूप में दिखाया गया; किसी संकट से प्रभावित लोगों की गिनती नहीं।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- प्रेक्षित (लगातार बादल अब भी अंतराल छोड़ते हैं)
- स्रोत
- VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-दिवसीय (NASA LANCE)
- प्रदाता
- NASA LANCE
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- 8 दिन; उपग्रह 8-दिवसीय संयुक्त; लगातार बादल अब भी अंतराल छोड़ते हैं
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2026-09-14
- समाधान
- लगभग 1 km ग्रिड
- अनिश्चितता
- दिखाई गई तिथि पर समाप्त होने वाले 8 दिनों में भूमि का उपग्रह-आधारित त्वचा-तापमान, ताप जोखिम-संपर्क का सूचक; यह वायु तापमान, ताप सूचकांक या ताप चेतावनी नहीं है।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- प्रेक्षित
- स्रोत
- VIIRS NOAA-20 संशोधित परावर्तन (NASA LANCE)
- प्रदाता
- NASA LANCE
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- दैनिक; उपग्रह चित्र
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2026-10-14
- समाधान
- लगभग 250 m ग्रिड
- अनिश्चितता
- उपग्रह चित्र। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- मॉडल-आधारित (GIBS द्वारा प्रकाशित नवीनतम वर्ष)
- स्रोत
- MODIS Terra और Aqua भूमि आवरण (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- प्रदाता
- NASA LP DAAC
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- वार्षिक; उपग्रह वर्गीकरण; GIBS द्वारा प्रकाशित नवीनतम वर्ष
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2024-01-01
- समाधान
- लगभग 500 m ग्रिड
- अनिश्चितता
- दिखाए गए वर्ष के उपग्रह-आधारित भूमि आवरण वर्ग, जिनमें कृषि भूमि शामिल है; ज्ञात त्रुटियों वाला वर्गीकरण, कृषि पंजीकरण नहीं।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- प्रेक्षित (बादल और ऊपरी गुज़रने का समय अंतराल छोड़ते हैं)
- स्रोत
- VIIRS NOAA-20 375 मी (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
- प्रदाता
- NASA LANCE FIRMS
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- दैनिक; उपग्रह अभिज्ञान; बादल और ऊपरी गुज़रने का समय अंतराल छोड़ते हैं
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2026-10-13
- समाधान
- लगभग 500 m ग्रिड
- अनिश्चितता
- दिखाए गए दिन के उपग्रह-आधारित ऊष्मा-बिंदु अभिज्ञान, जिनमें गैस ज्वालाएँ और औद्योगिक ताप शामिल हैं; यह पुष्ट आग, घटना रिपोर्ट या चेतावनी नहीं है।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
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नवीनतम उपलब्ध
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap योगदानकर्ता (ODbL) · Natural Earth
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संकट और जोखिम-संपर्क, उत्तरी अमेरिका पर केंद्रित।उपग्रह और मॉडल उत्पाद, जैसे NASA उन्हें प्रकाशित करता है, हर एक की अपनी तिथि के साथ। ये सूचक हैं, किसी स्थान का आकलन नहीं।
डेटा: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap योगदानकर्ता · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTस्रोत और लाइसेंस
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA खुला डेटा
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA खुला डेटा
- VIIRS लगभग-वास्तविक-समय उत्पाद (बाढ़, भूमि सतह तापमान, हिम आवरण, संशोधित परावर्तन), NASA LANCE; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 के अंतर्गत लाइसेंस प्राप्त। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- MODIS भूमि उत्पाद (वनस्पति सूचकांक, सकल प्राथमिक उत्पादन, भूमि आवरण), NASA LP DAAC और LANCE; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
- NASA संसाधन प्रबंधन हेतु अग्नि सूचना प्रणाली (FIRMS), VIIRS 375 m सक्रिय अग्नि उत्पाद, NASA LANCE; वेक्टर टाइलें NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
- ASTER GDEM, METI और NASA का उत्पाद है (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। उद्धरण: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA खुला डेटा
- Natural Earth के साथ निर्मित। निःशुल्क वेक्टर और रास्टर मानचित्र डेटा @ naturalearthdata.com। सार्वजनिक क्षेत्र
- © OpenStreetMap योगदानकर्ता (ODbL), NASA GIBS के माध्यम से (तटरेखाएँ, सीमाएँ, सड़कें और स्थान-नाम)। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
- ग्लोब और सपाट मानचित्र पर संदर्भ: तटरेखाएँ, सीमाएँ, सड़कें और स्थान-नाम NASA GIBS संदर्भ परतों से (OpenStreetMap डेटा, ODbL, © OpenStreetMap contributors); वैकल्पिक आधार के रूप में Blue Marble इमेजरी; 3D भूभाग और ऊँचाई का पाठ्यांक ASTER GDEM ऊँचाई रंग सूचकांक से (5 m से 200 m वर्ग, पठनीयता के लिए अतिरंजित)। सीमाएँ जैसी प्रकाशित हैं वैसी ही खींची गई हैं और किसी भी क्षेत्र पर कोई रुख नहीं दर्शातीं।
- प्रत्यक्ष घटनाएँ: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET)। घटनाएँ सांकेतिक हैं और अपने मूल स्रोत लिंक रखती हैं।
- लाइव: NASA EONET की घटनाएँ संकेतात्मक हैं, आधिकारिक चेतावनियाँ नहीं।
- प्रत्यक्ष: U.S. Geological Survey की घटनाएँ सांकेतिक हैं, प्राधिकारी चेतावनियाँ नहीं।
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- नदी प्रवाह पूर्वानुमान, 30 दिन, सीमा सहित (GloFAS, Open-Meteo के माध्यम से): इसमें संशोधित Copernicus Emergency Management Service की 2026 की जानकारी शामिल है। यह बाढ़ चेतावनी नहीं है।
- Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), द्वारा मौसम डेटा। लाइसेंस: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- वैकल्पिक परतें (परत सूची में 11 स्रोत: लाइव, पूर्वानुमान, प्रेक्षित और संदर्भ) चालू करने पर मानचित्र पर और यहाँ अपने प्रदाता का श्रेय दिखाती हैं; पूर्वानुमान मॉडल आउटपुट हैं और व्युत्पन्न सूचकांक अनुमान हैं।
परतें और तिथियाँ
- बाढ़ का जल, 3-दिवसीय संयुक्त: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 अक्टूबर 2026
- जनसंख्या घनत्व, 2020: जनसंख्या: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · स्थिर
- भू-सतह तापमान, दिन, 8-दिवसीय संयोजन: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-दिवसीय, NASA LANCE · 14 सितंबर 2026
- वास्तविक रंग: VIIRS NOAA-20 संशोधित परावर्तकता, NASA LANCE · 13 अक्टूबर 2026
- भूमि आवरण प्रकार (IGBP), वार्षिक: MODIS Terra और Aqua भूमि आवरण (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- सक्रिय आग और ऊष्मीय विसंगतियाँ: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 अक्टूबर 2026
Optimisation under uncertainty supports decisions in every domain.
Findings are designed for the पद्धतियाँ और तकनीकी शृंखला. Decision making under गहन अनिश्चितता (Marchau and others, 2019) sets out robust methods; owners decide.
- Case applications.
- Comparisons of robust methods.
युग्मित मॉडल रनर।
वह स्क्रीन जिसका उपयोग कोई टीम इस विषय का अनुसरण करने के लिए करेगी: इसके माप, अवस्थाएँ और निर्णय। नाम उदाहरण हैं और मान उदाहरणात्मक हैं।
युग्मित मॉडल रनर
Optimisation under uncertainty · Coupled model A · Scenario set 3
मॉडल युग्मन ग्राफ़
नोड: मॉडल · किनारे: आदान-प्रदान किए गए चर
युग्मित घटक
| जल विज्ञान | 1 day | अपवाह | हाँ |
| विद्युत प्रणाली | 1 h | माँग, बिजली गुल | हाँ |
| अर्थव्यवस्था | 1 तिमाही | उत्पादन, क़ीमतें | आंशिक |
| जनसंख्या | 1 year | जोखिम-संपर्क | हाँ |
समुच्चय आउटपुट
क्या मापा जाता है, और कितनी अच्छी तरह।
प्रत्येक संकेतक अपनी इकाई, आवृत्ति, उसके पीछे के स्रोत का प्रकार और वह साक्ष्य लेबल वहन करता है जो किसी मान पर होगा। कोई मान नहीं दिखाए जाते: कोई कार्यक्रम उन्हें अपने अधिकार के तहत प्रदान करता है।
| संकेतक | इकाई | लय | स्रोत प्रकार | लेबल |
|---|---|---|---|---|
| Scenarios evaluated | गणना | per analysis | Analysis documentation | घोषित |
| Regret of chosen plan | difference from best plan in each scenario | per analysis | Robustness analysis | मॉडल-आधारित |
| Value of the stochastic solution | difference between stochastic and deterministic plans | per analysis | Optimisation outputs | मॉडल-आधारित |
| Satisficing share | percent of scenarios meeting objectives | per analysis | Robustness analysis | मॉडल-आधारित |
| Adaptation triggers defined | गणना | per plan | Plan documentation | घोषित |
| Out-of-sample performance | objective value on held-out scenarios | per analysis | परीक्षण जारी | मॉडल-आधारित |
Model optimisation under uncertainty as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile संयुक्त और शृंखलाबद्ध संकट मानक: the hazards it names, the प्रणालियाँ and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full सिस्टम बिल्डर.
संकट
- Natech event
- Chemical spill or leak (नीचे की ओर प्रेरित)
- Emergency-response overload (नीचे की ओर प्रेरित)
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
प्रणालियाँ और युग्मन
- संयुक्त और शृंखलाबद्ध संकट मानक
- जल-मौसम-विज्ञानीय संकट मानक Compounding
- भू-भौतिकीय संकट मानक Triggering
- महत्वपूर्ण अवसंरचना और महत्वपूर्ण इकाइयाँ कैस्केड
- वैश्विक और प्रणालीगत जोखिम तंत्र
नियंत्रण
NS-0संविधान और सिद्धांतNS-3जोखिम अभिलेख UNI (व्याकरण, पुरानी प्रणाली से मिलान, आवंटन प्राधिकार)NS-9प्रासंगिक UNI (परिनियोजन, इंस्टेंस, कार्यक्रम इंस्टेंस)NS-11सत्यापन और निगरानी (साक्ष्य, सत्यापन-पत्र, शून्य-विश्वास अनुरूपता अवलोकन)NRS-H61संकट कुल: क्रमिक विफलता (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62संकट परिवार: मिश्रित और बहु-संकट घटनाएँ (NHS-1 sys.compound)NRS-H60संकट परिवार: आपूर्ति-शृंखला और प्रवाह व्यवधान (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94संकट कुल: प्रणालीगत साइबर घटनाएँ (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107संकट कुल: डिजिटल अवसंरचना का संकेंद्रण और एकल-संस्कृति (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7संकट परिवार: बड़े पैमाने पर परिसंचरण विसंगतियाँ (NHS-1 atmo.climate-mode)
अवलोकन
- Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
- OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
- ERA5 पुनर्विश्लेषण (Copernicus Climate Data Store) (संदर्भ के लिए सूचीबद्ध)
- वैश्विक GDP के सापेक्ष आपदाओं के कारण प्रत्यक्ष आर्थिक हानि
- Number of disruptions to basic services attributed to disasters
उदाहरण भूगोल
- बांग्लादेश: 134 षट्कोणीय सेल
- आज रात की रात्रि रोशनी, बिजली कटौती (VIIRS दिन/रात बैंड), NASA GIBS
- Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
साक्ष्य कहाँ से आता है।
नामित सार्वजनिक डेटासेट और संस्थागत अभिलेख, प्रत्येक अपने लाइसेंस वर्ग के साथ। समझौते द्वारा प्राप्त स्रोतों का उपयोग केवल उनकी शर्तों के तहत होता है और कभी पुनः प्रकाशित नहीं किया जाता।
| स्रोत | यह क्या देता है | लाइसेंस वर्ग |
|---|---|---|
| Society for Decision Making under Deep Uncertainty resources | Methods and case studies for robust and adaptive planning | Public, terms to check |
| Open-source optimisation tools such as Pyomo and JuMP | Modelling languages for stochastic and robust optimisation | Open source, BSD and MPL licences |
| EMA Workbench | Exploratory modelling and analysis toolkit | Open source, BSD licence |
| Operations research literature on stochastic programming | Methods and applications | Licence per publication |
| प्रकाशित adaptive pathway plans, such as delta programmes | Applied adaptive planning | Public records, licence per government |
How optimisation under uncertainty is modelled, measured and tested.
मॉडल, उसकी मान्यताएँ, उसका डेटा और उसकी अनिश्चितता, उस रूप में जिसे कोई वैज्ञानिक या अभियंता जाँचेगा। संरचनाएँ प्रकाशित पद्धतियों का अनुसरण करती हैं। लिए गए मान उदाहरणात्मक हैं, निष्कर्ष नहीं।
मॉडल, समीकरण और मान्यताएँ
The model structure used for optimisation under uncertainty, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)संकट, जोखिम-संपर्क, भेद्यता और सामना करने की क्षमताEAL = ∑k pk · Lkवार्षिक प्रायिकता pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| धारणा | यह क्यों बनाया जाता है | इसका परीक्षण कैसे होता है |
|---|---|---|
| एक घटना के भीतर संकट और जोखिम-संपर्क स्वतंत्र हैं | नुकसान समाकलन को हल करने योग्य रखता है | संयुक्त अभिलेखों पर कोपुला फ़िट से तुलना करें |
| संचालन बिंदु के पास युग्मन रैखिक हैं | झटकों को A के माध्यम से फैलने देता है | रैखिक सीमा से आगे विक्षोभ दें और तुलना करें |
| भेद्यता वक्र स्थानों के बीच स्थानांतरित होते हैं | स्थानीय वक्र शायद ही कभी उपलब्ध होते हैं | जहाँ प्रेक्षित हानियाँ मौजूद हों, उनके विरुद्ध सत्यापन करें |
- इनपुट
- उद्गम के साथ संस्करणबद्ध डेटासेट
- परिणाम
- वितरण, कभी एकल संख्याएँ नहीं
- Code
- मॉडल कार्ड और परीक्षणों के साथ जारी
- पुनरुत्पादन
- वही डेटा, कोड, परिवेश और सीड
कौन निर्णय लेता है, और साक्ष्य किसकी सेवा करता है।
प्रणालियाँ Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| निर्णय कौन लेता है | प्रश्न | यह पृष्ठ जिस साक्ष्य की सेवा करता है |
|---|---|---|
| Infrastructure and resource planners | Which plans hold up across plausible futures | Robustness analyses; pathway designs |
| Analysts across Nexus platforms | Which optimisation approach suits their question | Method selection guides |
| Finance and audit bodies | Whether planning analyses considered uncertainty adequately | Analysis documentation |
इस विषय से उत्पन्न आउटपुट
- Method selection guides for planning under uncertainty
- Robustness and regret analyses
- Adaptive pathway designs with triggers
- Teaching material on optimisation under uncertainty
What experts ask about decisions under uncertainty.
- Is the aim to perform best on average, to avoid the worst outcomes, or to perform acceptably across many futures?
- Which uncertainties can be described with probabilities, and which cannot?
- Which decisions can be delayed, adapted or reversed as information arrives?
- How do trade-offs between objectives change across scenarios?
- What signals would indicate that a strategy needs to change?
Why optimal can be fragile.
Classical optimisation assumes a known model and known inputs. A strategy optimised for a single forecast can be finely tuned to that forecast and fragile if the future differs. In infrastructure planning, for example, a design optimised for one climate projection may fail under another.
Stochastic optimisation handles uncertainty described by probability distributions, seeking the best expected performance or managing risk measures. Robust optimisation seeks solutions that perform well across a set of possible conditions without probabilities.
Under गहन अनिश्चितता, when experts cannot agree on models or probabilities, methods such as robust decision making and adaptive pathways explore many futures, identify where strategies fail, and design plans that can change course when signposts are observed.
पद्धतियाँ और उनकी सीमाएँ।
- 01
Stochastic programming
Optimising expected outcomes over scenarios, using इष्टतमीकरण और संक्रिया अनुसंधान. Requires credible probabilities.
- 02
Robust optimisation
Optimising worst-case or regret across uncertainty sets. Can be conservative.
- 03
Exploratory modelling
Running models across many futures to find vulnerabilities, using decision analysis. Computationally demanding.
- 04
Adaptive pathways
Sequencing actions with triggers for change. Requires monitoring and institutional capacity.
These methods support judgement, they do not replace it. The choice of objectives and acceptable risks is a value choice for decision-makers.
इसका अध्ययन कैसे होता है, और पद्धतियाँ क्या नहीं बता सकतीं।
- 01अनुकूलन और संक्रिया अनुसंधानसमस्या निरूपण मार्गदर्शन · मज़बूत और प्रसंभाव्य तुलनाएँ · सॉल्वर बेंचमार्किंगयहाँ लागू
- 02अनिश्चितता में निर्णय विश्लेषणमॉडल से पहले निर्णय की रूपरेखा · मॉडलों के लिए सूचना का मूल्ययहाँ लागू
- 03अनिश्चितता परिमाणन और मॉडल सत्यापनअनिश्चितता बजट · महँगे सिमुलेशनों के लिए सरोगेट मॉडल · विश्वसनीयता आकलनयहाँ लागू
- 04उच्च-प्रदर्शन, क्लाउड और एज कंप्यूटिंगबजट के भीतर समूह डिज़ाइन · कार्यप्रवाह संयोजन · पुनरुत्पादनीय परिवेशयहाँ लागू
Where this page’s references lead.
वे निकाय और दस्तावेज़ जिनके विरुद्ध यह पृष्ठ पढ़ा जाता है। स्थिति और संस्करण बदलते हैं; हर लिंक जारी करने वाले निकाय तक जाता है।
प्रश्न और उत्तर।
What is robust optimisation?
What is deep uncertainty?
What is an adaptive pathway?
Is a robust strategy always more expensive?
Does the platform choose strategies?
इस पृष्ठ से साक्ष्य का योगदान करें।
रिपोर्ट is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
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जानकारी और पूछताछ आज से खुली हैं। हर पूछताछ को एक संदर्भ मिलता है और अगला कदम बताया जाता है; आवेदन, भुगतान, कंप्यूट आवंटन और पंजीकरण तभी खुलते हैं जब उनकी टीम, शर्तें और समीक्षा क्षमता मौजूद हों।
कानूनी दस्तावेज़।
इस साइट पर मानचित्र, डेटा और आँकड़े संदर्भ और सामान्य जानकारी के लिए दिखाए जाते हैं। वे सलाह, पूर्वानुमान या चेतावनियाँ नहीं हैं; जानकारी की सीमाएँ अस्वीकरण और डेटा सूचनाओं में बताई गई हैं।