Analytica (программное обеспечение) - Analytica (software)

Аналитика
Разработчики)Системы принятия решений Lumina
изначальный выпуск16 января 1992 г.; 28 лет назад (1992-01-16)
Написано вC ++
Операционная системаWindows
ПлатформаIA-32, x64
Доступно ванглийский
ТипПО для принятия решений
ЛицензияКоммерческий проприетарное программное обеспечение
Интернет сайтwww.analytica.com

Аналитика представляет собой визуальный программный пакет, разработанный Lumina Decision Systems для создания, анализа и передачи количественных моделей решений.[1] Он сочетает в себе иерархические диаграммы влияния для визуального создания и просмотра моделей, интеллектуальных массивов для работы с многомерными данными, Моделирование Монте-Карло для анализа риска и неопределенности, а также оптимизация, в том числе линейное и нелинейное программирование. Его конструкция, особенно диаграммы влияния и обработка неопределенности, основана на идеях из области анализ решений. Как компьютерный язык, он сочетает в себе декларативную (непроцедурную) структуру для ссылочной прозрачности, абстракцию массива и автоматическое обслуживание зависимостей для эффективного упорядочивания вычислений.

Иерархические диаграммы влияния

Модели Analytica организованы как диаграммы влияния. Переменные (и другие объекты) появляются на диаграмме как узлы различной формы, соединенные стрелками, которые обеспечивают визуальное представление зависимостей. Диаграммы влияния Analytica могут быть иерархическими, в которых один модуль узел на схеме представляет собой целую подмодель.

Иерархические диаграммы влияния в Analytica служат ключевым организационным инструментом. Поскольку визуальный макет диаграммы влияния соответствует этим естественным человеческим способностям как в пространстве, так и на уровне абстракции, люди могут сразу получить гораздо больше информации о структуре и организации модели, чем это возможно при меньшем количестве визуальных парадигм, таких как электронные таблицы и математические выражения. Управление структурой и организацией большой модели может быть важной частью процесса моделирования, но существенно помогает визуализация диаграмм влияния.

Диаграммы влияния также служат инструментом для общения. После создания количественной модели и вычисления ее окончательных результатов часто бывает гораздо важнее понимание того, как получены результаты и как различные допущения влияют на результаты, чем конкретные вычисленные числа. Способность целевой аудитории понимать эти аспекты имеет решающее значение для модельного предприятия. Визуальное представление диаграммы влияния быстро передает понимание на уровне абстракции, который обычно более уместен, чем подробные представления, такие как математические выражения или формулы ячеек. Когда требуется больше деталей, пользователи могут перейти к более подробным уровням детализации, ускоренному визуальным отображением структуры модели.

Наличие легко понятной и прозрачной модели поддерживает общение и дискуссии внутри организации, и этот эффект является одним из основных преимуществ инвестирования в построение количественной модели. Когда все заинтересованные стороны способны понять общую структуру модели, дебаты и обсуждения часто будут сосредоточены более непосредственно на конкретных предположениях, могут сократить «перекрестные разговоры» и, следовательно, привести к более продуктивному взаимодействию внутри организации. Диаграмма влияния служит графическим представлением, которое может помочь сделать модели доступными для людей на разных уровнях.

Интеллектуальные многомерные массивы

Analytica использует индексные объекты для отслеживания размеров многомерных массивов. Объект индекса имеет имя и список элементов. Когда два многомерных значения объединяются, например, в таком выражении, как

Прибыль = Выручка - Расходы

куда Доход и Затраты являются многомерными, Analytica повторяет расчет прибыли по каждому измерению, но распознает, когда одно и то же измерение встречается в обоих значениях, и обрабатывает его как одно и то же во время вычисления в процессе, называемом интеллектуальная абстракция массива. В отличие от большинства языков программирования, в многомерном массиве нет внутреннего упорядочивания измерений. Это позволяет избежать дублирования формул и явных циклов FOR, которые являются распространенными источниками ошибок моделирования. Упрощенные выражения, ставшие возможными благодаря интеллектуальной абстракции массива, делают модель более доступной, интерпретируемой и прозрачной.

Другим следствием абстракции интеллектуального массива является то, что новые измерения могут быть добавлены или удалены из существующей модели, без необходимости изменения структуры модели или изменений в определениях переменных. Например, при создании модели построитель модели может принять определенную переменную, например учетная ставка, содержит одно число. Позже, после построения модели, пользователь может заменить одно число таблицей чисел, возможно учетная ставка разбит на Страна и по Economic_scenario. Эти новые подразделения могут отражать тот факт, что эффективная ставка дисконтирования не одинакова для международных подразделений компании, и что разные ставки применимы к различным гипотетическим сценариям. Analytica автоматически распространяет эти новые измерения на любые результаты, которые зависят от учетная ставка, поэтому, например, результат для Чистая приведенная стоимость станет многомерным и будет содержать эти новые измерения. По сути, Analytica повторяет тот же расчет, используя ставку дисконтирования для каждой возможной комбинации Страна и Economic_scenario.

Эта гибкость важна при изучении компромиссов вычислений между уровнем детализации, временем вычисления, доступными данными и общим размером или размерностью параметрических пространств. Такие корректировки являются обычным явлением после того, как модели были полностью построены, как способ исследования что, если сценарии и общие отношения между переменными.

Анализ неопределенности

Включение неопределенности в выходные данные модели помогает обеспечить более реалистичные и информативные прогнозы. Неопределенные количества в Analytica можно указать с помощью функция распределения. При оценке распределения выбираются с использованием либо Латинский гиперкуб или же Монте-Карло выборка, и образцы распространяются через вычисления на результаты. После этого можно непосредственно просмотреть распределение результатов выборки и сводную статистику (иметь в виду, фрактильные полосы, функция плотности вероятности (PDF), кумулятивная функция распределения (CDF)), Analytica поддерживает совместный анализ решений и управление вероятностью за счет использования стандарта SIPMath (tm).[2][3]

Моделирование системной динамики

Системная динамика - это подход к моделированию поведения сложных систем во времени. Он имеет дело с петлями обратной связи и временными задержками в поведении всей системы. Функция Dynamic () в Analytica позволяет определять переменные с циклическими зависимостями, например петли обратной связи. Это расширяет диаграмма влияния обозначение, которое обычно не допускает циклов. По крайней мере, одна ссылка в каждом цикле включает в себя временную задержку, изображенную серой стрелкой влияния, чтобы отличать ее от стандартных черных стрелок без временных задержек.

Как язык программирования

Analytica включает общий язык операторов и функций для выражения математических отношений между переменными. Пользователи могут определять функции и библиотеки для расширения языка.

Analytica имеет несколько функций как язык программирования разработан, чтобы упростить его использование для количественного моделирования: это язык визуального программирования, где пользователи рассматривают программы (или "модели") как диаграммы влияния, которые они создают и редактируют визуально, добавляя и связывая узлы. Это декларативный язык, что означает, что модель объявляет определение для каждой переменной без указания последовательности выполнения, как того требует традиционный императивные языки. Analytica определяет правильную и эффективную последовательность выполнения, используя граф зависимостей. Это ссылочно прозрачный функциональный язык, в том смысле, что выполнение функций и переменных не имеет побочных эффектов, то есть изменения других переменных. Analytica - это программирование массива язык, в котором операции и функции обобщаются для работы с многомерными массивами.

Приложения Analytica

Analytica использовалась для анализ политики, бизнес-моделирование, и анализ риска.[4] Области применения Analytica включают энергетику,[5][6][7][8][9][10] здоровье и фармацевтика,[11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26]анализ экологических рисков и политики выбросов,[27][28][29][30][31][32][33][34][35] управление дикой природой,[36][37][38][39]экология[40][41][42][43][44][45][46]изменение климата,[47][48][49][50][51][52][53][54][55][56] технологии и оборона,[57][58][59][60][61][62][63][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74]стратегическое финансовое планирование,[75][76]Планирование НИОКР и управление портфелем,[77][78][79]финансовые услуги,аэрокосмический,[80] производство[81] и оценка воздействия на здоровье окружающей среды.[82]

Редакции

Программное обеспечение Analytica работает на Майкрософт Виндоус операционные системы. Analytica Free 101 доступна бесплатно и позволяет создавать модели до 101 пользовательского объекта. Он также позволяет запускать, изменять входные данные, но не изменять структуру для моделей любого размера. Analytica Professional, Enterprise, Optimizer - это настольные версии с увеличивающимся уровнем функциональности. Облачная платформа Analytica позволяет пользователям обмениваться моделями через сервер и запускать их через веб-браузер. Analytica 5.4 была выпущена в июне 2020 года.

История

Предшественник Analytica назывался Демо,[83] выросли из исследования инструментов для анализ политики Макс Хенрион, аспирант, а затем профессор Университет Карнеги Меллон между 1979 и 1990 годами. Хенрион основал Lumina Decision Systems в 1991 году вместе с Брайаном Арнольдом. Lumina продолжала разрабатывать программное обеспечение и применять его в приложениях для анализа окружающей среды и государственной политики. Lumina впервые выпустила Analytica в качестве продукта в 1996 году.

Рекомендации

  1. ^ Грейнджер Морган и Макс Хенрион (1998), Analytica: программный инструмент для анализа неопределенностей и обмена моделями В архиве 30 июня 2007 г. Wayback Machine, Глава 10 Неопределенность: руководство по работе с неопределенностью в количественном анализе рисков и политики, второе издание, Cambridge University Press, Нью-Йорк.
  2. ^ Стандарт SIPmathhttp://probabilitymanagement.org/standards.html В архиве 2017-01-21 в Wayback Machine
  3. ^ Пол Д. Каплан и Сэм Сэвидж (2011), Монте-Карло - лампочка, освещающая неопределенность В архиве 2017-03-07 в Wayback Machine, в Investments & Wealth Monitor
  4. ^ Джун Лонг, Барух Фишхофф (2000), Установление приоритетов рисков: формальная модель анализа рисков, Анализ рисков 20 (3): 339–352.
  5. ^ Штадлер М., Марней К., Азеведо И.Л., Комияма Р., Лай Дж. (2009), Средство стохастического моделирования зданий с открытым исходным кодом SLBM и его возможности фиксировать неопределенность в разработке политики в строительном секторе США В архиве 27 сентября 2011 г. Wayback Machine
  6. ^ Е Ли и Х. Кейт Флориг (сентябрь 2006 г.), Моделирование затрат на эксплуатацию и техническое обслуживание крупномасштабного турбинного парка с приливными течениями, Океаны (2006):1-6
  7. ^ Л.Ф. Миллер, Брайан Томас, Дж. МакКонн, Дж. Хоу, Дж. Престон, Т. Андерсон и М. Хамберстон (2007), Методы анализа неопределенности для равновесных топливных циклов, ANS Summer Abstract.
  8. ^ Грегори А. Норрис и Питер Йост (осень 2001 г.), Журнал промышленной экологии 5 (4): 15–28, MIT Press Journals.
  9. ^ Йоуни Т. Туомисто и Марко Тайнио (2005 г.),Экономический способ снизить нагрузку на здоровье, окружающую среду и другие факторы городского транспорта: анализ решений по объединению поездок, BMC Public Health 5: 123. Дои:10.1186/1471-2458-5-123
  10. ^ Юрика Нисиока, Джонатан И. Леви, Грегори А. Норрис, Эндрю Уилсон, Патрик Хофстеттер, Джон Д. Спенглер (октябрь 2002 г.),Интеграция оценки рисков и оценки жизненного цикла: пример изоляции, Анализ рисков 22 (5): 1003–1017.
  11. ^ Игорь Линьков, Ричард Уилсон и Джордж М., Грей (1998), Антиканцерогенные реакции в биотестах на рак грызунов не объясняются случайными эффектами, Токсикологические науки 43 (1), Oxford University Press.
  12. ^ М. Лоан и Р. Вуттон (октябрь 2001 г.), Имитационная модель для анализа активности пациента в дерматологии, Journal of Telemedicine and Telecare 7 (1): 23–25 (3), Royal Society of Medicine Press.
  13. ^ Дэвис Бу, Эрик Пэн, Дженис Уокер, Джулия Адлер-Мильштейн, Дэвид Кендрик, Джули М. Хук, Кейтлин М. Кьюсак, Дэвид В. Бейтс и Блэкфорд Миддлтон (2007), Преимущества управления диабетом с помощью информационных технологий, Diabetes Care 30: 1137–1142, Американская диабетическая ассоциация.
  14. ^ Джулия Адлер-Мильштейн, Дэвис Бу, Эрик Пэн, Дженис Уокер, Дэвид Кендрик, Джули М. Хук, Дэвид У. Бейтс, Блэкфорд Миддлтон. Стоимость лечения диабета с использованием информационных технологий, Управление болезнями. 1 июня 2007 г., 10 (3): 115–128. Дои:10.1089 / дис.2007.103640.
  15. ^ E. Ekaette, R.C. Ли, К. Л. Келли, П. Данскомб (август 2006 г.),Подход моделирования методом Монте-Карло к характеристике неопределенностей в выборе стадии рака и решений о лучевой терапии, Журнал Общества оперативных исследований 58: 177–185.
  16. ^ Lyon, Joseph L .; Ольха, Стивен С .; Стоун, Мэри Бишоп; Шолль, Алан; Чтение, Джеймс С.; Голубков, Ричард; Шэн, Сяомин; Уайт, Джордж Л. Младший; Hegmann, Kurt T .; Анспо, Линн; Хоффман, Ф. Оуэн; Саймон, Стивен Л .; Томас, Брайан; Кэрролл, Раймонд; Мейкл, Уэйн (ноябрь 2006 г.),Заболевание щитовидной железы, связанное с воздействием радиации на полигоне для испытаний ядерного оружия в Неваде: повторная оценка, основанная на исправленных данных дозиметрии и исследований, Эпидемиология 17 (6): 604–614.
  17. ^ Негар Эльми, Хади Довлатабади, Лиз Касман (январь 2006 г.), Модель вероятностной оценки воздействия распыления малатиона (PAMSE) в Британской Колумбии В архиве 29 сентября 2011 г. Wayback Machine, CMU EEP.
  18. ^ фон Винтерфельдт, Детлоф; Эппель, Томас; Адамс, Джон; Нейтра, Раймонд; Дельпиццо, Винсент (2004). «Управление потенциальными рисками для здоровья от линий электропередач: анализ решения, вызванный спорами». Анализ риска. 24 (6): 1487–1502. Дои:10.1111 / j.0272-4332.2004.00544.x. PMID  15660606.
  19. ^ Монтвилл, Ребекка; Чен, Юйхуань; Шаффнер, Дональд В. (2002). «Оценка риска эффективности мытья рук с использованием литературных и экспериментальных данных». Международный журнал пищевой микробиологии. 73 (2–3): 305–313. Дои:10.1016 / S0168-1605 (01) 00666-3. PMID  11934038.
  20. ^ Округ Колумбия Кендрик, Ди Бу, И Пан, Б. Миддлтон (2007), Преодоление пропасти в доказательствах: наведение мостов между фактическими данными от изменений процесса к клиническим результатам, Журнал Американской ассоциации медицинской информатики, Elsevier.
  21. ^ Кокс, Луи Энтони (Тони) (2005). «Потенциальная польза для здоровья человека от антибиотиков, используемых в пищевых животных: тематическое исследование виргиниамицина». Environment International. 31 (4): 549–563. Дои:10.1016 / j.envint.2004.10.012. PMID  15871160.
  22. ^ Ян Уокер, Эрик Пэн, Дуглас Джонстон, Джулия Адлер-Мильштейн, Дэвид У. Бейтс и Блэкфорд Миддлтон (19 января 2005 г.), Ценность обмена медицинской информацией и функциональной совместимости, Вопросы здравоохранения.
  23. ^ Дуг Джонстон, Эрик Пэн, Блэкфорд Миддлтон, Находя ценность в медицинских информационных технологиях В архиве 6 июля 2008 г. Wayback Machine, Технический документ Центра лидерства в информационных технологиях (C! TL).
  24. ^ Крисман, Л., Лэнгли, П., Бэй, С., и Похорилл, А. (январь 2003 г.), «Включение биологических знаний в оценку причинно-следственных регуляторных гипотез», Тихоокеанский симпозиум по биокомпьютингу (PSB).
  25. ^ Ян Уокер, Эрик Пэн, Дуглас Джонсон, Джулия Адлер-Мильштейн, Дэвид Бейтс и Блэкфорд Миддлтон (2005), Ценность медицинской информации, обмена и взаимодействия " По делам здравоохранения.
  26. ^ Стив Лор, Дорожная карта к цифровой системе медицинских записей, New York Times, 29 января 2005 г.
  27. ^ К. Блойд, Дж. Кэмп, Дж. Конзельманн, Дж. Форменто, Дж. Мольбург, Дж. Шеннон, М. Хенрион, Р. Зонненблик, К. Су Ху, Дж. Калагнанам, С. Сигель, Р. Синха, М. Смолл, Т. Салливан, Р. Марницио, П. Райан, Р. Тернер, Д. Остин, Д. Бертро, Д. Фаррелл, Т. Грин, А. Крупник и Э. Мансур (декабрь 1996 г.), Модель системы отслеживания и анализа (TAF) Документация и руководство пользователя: модель взаимодействия для комплексной оценки Раздела IV поправок к Закону о чистом воздухе В архиве 5 января 2009 г. Wayback Machine, Отдел решений и информационных наук, Аргоннская национальная лаборатория.
  28. ^ Макс Хенрион, Ричард Зонненблик, Кэри Блойд (январь 1997 г.), Инновации в интегрированной оценке: система отслеживания и анализа (TAF) В архиве 5 января 2009 г. Wayback Machine, Конференция по управлению воздухом и отходами по кислотным дождям и электроэнергетике, Скоттсдейл, Аризона.
  29. ^ Ричард Зонненблик и Макс Хенрион (январь 1997 г.), Неопределенность в интегрированной оценке системы отслеживания и анализа: ценность знания того, как мало вы знаете В архиве 5 января 2009 г. Wayback Machine, Конференция по управлению воздухом и отходами, посвященная кислотным дождям и электроэнергетике, Скоттсдейл, Аризона.
  30. ^ Sinha, R .; Смолл, М. Дж .; Райан, П. Ф .; Салливан, Т. Дж .; Косби, Б. Дж. (1998). Загрязнение воды, воздуха и почвы. 105 (3/4): 617–642. Дои:10.1023 / А: 1004993425759. Отсутствует или пусто | название = (помощь)
  31. ^ Даллас Бертро и Эрин Мансур (март 1999 г.),Влияние торговли и банковских операций на рынке допуска SO2 В архиве 2007-07-15 на Wayback Machine, Документ для обсуждения 99–25, Ресурсы для будущего.
  32. ^ Гален МакКинли, Мириам Зук, Мортен Хойер, Монтсеррат Авалос, Изабель Гонсалес, Родольфо Иньестра, Исраэль Лагуна, Мигель А. Мартинес, Патрисия Осная, Лус М. Рейналес, Райдел Вальдес и Джулия Мартинес (2005), Количественная оценка местных и глобальных выгод от контроля загрязнения воздуха в Мехико В архиве 29 сентября 2011 г. Wayback Machine, Environ. Sci. Technol. 39: 1954–1961.
  33. ^ Луис А. СИФУАНТЕС, Энцо САУМА, Гектор ХОРКЕРА и Фелипе СОТО (2000),Предварительная оценка потенциальных дополнительных выгод для Чили В архиве 2012-04-23 в Wayback Machine, Дополнительные выгоды и затраты на снижение выбросов парниковых газов.
  34. ^ Марко Тайнио, Йоуни Т. Туомисто, Отто Ханнинен, Юхани Руусканен, Матти Дж. Янтунен и Юха Пекканен (2007 г.),Неопределенность параметров и моделей в модели «таблицы смертности» для мелких частиц (PM2,5): исследование статистического моделирования, Здоровье окружающей среды 6 (24).
  35. ^ Basson, L .; Петри, Дж. (2007). «Комплексный подход к рассмотрению неопределенности в принятии решений, поддерживаемый оценкой жизненного цикла». Экологическое моделирование и программное обеспечение. 22 (2): 167–176. Дои:10.1016 / j.envsoft.2005.07.026.
  36. ^ Мэтью Ф. Бингэм, Чимин Ли, Кристи Э. Мэтьюз, Коллин М. Спагнарди, Дженнифер С. Уэйли, Сара Г. Вил и Джейсон К. Киннелл (2011), Применение поведенческого моделирования для характеристики решений и ценностей городской рыбалки, Североамериканский журнал управления рыболовством 31: 257–268.
  37. ^ Вудбери, Питер Б .; Смит, Джеймс Э .; Вайнштейн, Дэвид А .; Лоуренс, Джон А. (1998). «Оценка потенциального воздействия изменения климата на рост сосны лоблевой: подход вероятностного регионального моделирования». Экология и управление лесами. 107 (1–3): 99–116. Дои:10.1016 / S0378-1127 (97) 00323-X.
  38. ^ П.Р. Ричард, М. Пауэр, М. Хэммилл и У. Дойдж (2003). Пример применения предупредительного подхода к белухе в восточной части Гудзонова залива: модели анализа рисков для совместного управления В архиве 3 апреля 2012 г. Wayback Machine, Исследовательский документ Канадского научно-консультативного секретариата.
  39. ^ П.Р. Ричард (2003), Включение неопределенности в оценки населения В архиве 3 апреля 2012 г. Wayback Machine, Исследовательский документ Канадского научно-консультативного секретариата.
  40. ^ О'Райан Р., Диас М. (2008), Использование вероятностного анализа для улучшения процесса принятия решений в области экологического регулирования в развивающихся условиях: пример регулирования мышьяка в Чили, Оценка рисков для человека и окружающей среды: Международный журнал, Том 14, Выпуск 3, стр: 623–640.
  41. ^ Эндрю Гроневольд и Марк Борсук, «Инструмент вероятностного моделирования для оценки соответствия стандартам качества воды», представленный EMS в октябре 2008 года.
  42. ^ Борсук, Марк Е .; Райхерт, Питер; Питер, Армин; Шагер, Ева; Буркхард-Хольм, Патрисия (2006). «Оценка сокращения численности кумжи (Salmo trutta) в швейцарских реках с использованием байесовской вероятностной сети». Экологическое моделирование. 192 (1–2): 224–244. Дои:10.1016 / j.ecolmodel.2005.07.006.
  43. ^ Борсук, Марк Е .; Стоу, Крейг А .; Реккоу, Кеннет Х. (2004). «Байесовская сеть моделей эвтрофикации для синтеза, прогнозирования и анализа неопределенностей». Экологическое моделирование. 173 (2–3): 219–239. Дои:10.1016 / j.ecolmodel.2003.08.020.
  44. ^ Марк Э. Борсук, Шон П. Пауэрс и Чарльз Х. Петерсон (2002),Модель выживаемости эффектов придонной гипоксии на плотность популяции устьевого моллюска (Macoma balthica)[мертвая ссылка ], Канадский журнал рыболовства и водных наук (59): 1266–1274.
  45. ^ Ребекка Монтвилл и Дональд Шаффнер (февраль 2005 г.),Моделирование поведения патогенов в процессе производства ростков методом Монте-Карло В архиве 2 октября 2011 г. Wayback Machine, Прикладная и экологическая микробиология 71 (2): 746–753.
  46. ^ Расмуссен, С.К.Дж .; Росс, Т .; Olley, J .; МакМикин, Т. (2002). «Модель риска процесса для срока годности филе атлантического лосося». Международный журнал пищевой микробиологии. 73 (1): 47–60. Дои:10.1016 / S0168-1605 (01) 00687-0. PMID  11885573.
  47. ^ Groves, Дэвид Дж .; Лемперт, Роберт Дж. (2007). «Новый аналитический метод для поиска важных для политики сценариев». Глобальное изменение окружающей среды. 17: 73–85. Дои:10.1016 / j.gloenvcha.2006.11.006.
  48. ^ Сенбель, Магед; Макдэниелс, Тимоти; Довлатабади, Хади (2003). «Экологический след: немонетарный показатель потребления человеком применительно к Северной Америке». Глобальное изменение окружающей среды. 13 (2): 83–100. Дои:10.1016 / S0959-3780 (03) 00009-8.
  49. ^ Доулатабади, Х. (1998). Чувствительность оценок смягчения последствий изменения климата к предположениям о технических изменениях. Экономика энергетики 20: 473–93.
  50. ^ Уэст, Дж. Дж. И Х. Довлатабади (1998). Об оценке экономических последствий повышения уровня моря для развитых побережий. Климат, изменение и риск. Лондон, Рутледж. 205–20.
  51. ^ Лейсс, В., Х. Довлатабади и Грег Паоли (2001). Кто боится изменения климата? Путеводитель для недоумевших. Исума 2 (4): 95–103.
  52. ^ Морган, М. Г., М. Кандликар, Дж. Рисби и Х. Довлатабади (1999). Почему традиционные инструменты анализа политики часто не подходят для решения проблем глобальных изменений. Изменение климата 41: 271–81.
  53. ^ Касман, Э.А., М.Г. Морган и Х. Довлатабади (1999). Смешанные уровни неопределенности в сложных моделях политики. Анализ рисков 19 (1): 33–42.
  54. ^ Доулатабади, Х. (2003). Масштаб и объем комплексной оценки: уроки десяти лет работы с ICAM. Масштабирование в комплексной оценке. Дж. Ротманс и Д. С. Ротман. Лиссе, Свец и Цайтлингер: 55–72.
  55. ^ Даулатабади, Х. (2000). Удар о газовый потолок. Изменение климата 46 (3): 391–407.
  56. ^ Морган, М. Г. и Х. Довлатабади (1996). Уроки комплексной оценки изменения климата. Изменение климата 34: 337–368.
  57. ^ Генри Хеймайер (1996), Новая парадигма моделирования процесса точных ударов, опубликовано в MILCOM96.
  58. ^ Рассел Ф. Ричардс, Генри А. Неймайер, У.Л. Хамм и Д.Л. Александер, «Аналитическое моделирование в поддержку оценки миссии C4ISR (CMA)», Третий международный симпозиум по исследованиям и технологиям командования и управления, Национальный университет обороны, Форт Макнейр, Вашингтон, Округ Колумбия, 17–20 июня 1997 г., стр. 626–639.
  59. ^ Генри Неймайер и К. Макгоуэн (1996), "Анализ процессов с помощью HANQ", Труды Международного совета по системной инженерии '96.
  60. ^ Кеннет П. Каски и Сьюзан К. Паркер (2000), «Архитектура моделей CAPE», технический документ MITER. Видеть Абстрактный.
  61. ^ Генри Неймайер (1994), «Аналитическая сеть массового обслуживания», Материалы конференции 12-й Международной конференции по Обществу системной динамики в Стерлинге, Шотландия.
  62. ^ Генри Неймайер (1996), "Аналитическое моделирование неопределенности по сравнению с дискретным моделированием событий", PHALANX.
  63. ^ Рахул Тонгиа, «Может ли широкополосная связь по линиям электропередач (PLC) конкурировать?». Автор использует Analytica для моделирования экономической целесообразности внедрения службы PLC.
  64. ^ Обещания и ложные обещания широкополосной связи PowerLine Carrier (PLC) - технико-экономический анализ «Архивная копия» (PDF). Архивировано из оригинал (PDF) на 2007-02-11. Получено 2011-07-08.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (связь)
  65. ^ Канчана Ваничкорн и Марвин Сирбу (1998), Экономика помещений Интернет-телефония[постоянная мертвая ссылка ], КМУ-ЭПП.
  66. ^ E.L. Кайзер, Э.Р. Гнатек, М. Рёттгеринг (2001),Политика ускоренного стресс-тестирования, Звук и вибрация 35 (3): 24–29.
  67. ^ Кевин Дж. Су Ху (июнь 2000 г.),Насколько хватит? Подход к компьютерной безопасности, основанный на управлении рисками В архиве 21 сентября 2011 г. Wayback Machine, Рабочий документ, Консорциум исследований в области информационной безопасности и политики (CRISP), Стэнфордский университет.
  68. ^ М. Штайнбах и С. Джайлс из MITER (2005), Модель совместных инвестиций в инфраструктуру В архиве 2011-09-24 на Wayback Machine, AIAA-2005-7309, на 5-й конференции AIAA ATIO и 16-й конференции по системным технологиям и воздушным системам легче воздуха, Арлингтон, штат Вирджиния, 26–28 сентября 2005 г.
  69. ^ Блумфилд, Р., Герра, С. (2002), Моделирование процессов в поддержку аргументов надежности, Труды. Международная конференция по надежным системам и сетям, стр. 113–122. DSN 2002.
  70. ^ Кристофер Л. Вебер и Санат К. Калидас (осень 2004 г.),Анализ затрат и выгод серебряного сертификата LEED для нового общежития в Университете Карнеги-Меллона, Проект по планированию инвестиций и ценообразованию в гражданские системы, Департамент гражданской и экологической инженерии, Университет Карнеги-Меллона.
  71. ^ Дж. МакМахон, Х. Лю, И. Туриэль (июнь 2000 г.), Анализ неопределенности и чувствительности стоимости жизненного цикла балласта и срока окупаемости, Технический отчет LBNL – 44450, Лаборатория Лоуренса Беркли, Беркли, Калифорния.
  72. ^ Пол К. Дэвис (2000), Работа со сложностью: исследовательский анализ на основе мультирешений, многоперспективного моделирования, Труды 32-й конференции по зимнему моделированию, стр. 293–302.
  73. ^ Пол К. Дэвис (2000), Исследовательский анализ на основе мультиразрешающего и многоперспективного моделирования, Труды Зимней конференции по моделированию 2000 г. J. А. Джойнс, Р. Р. Бартон, К. Кан, П. А. Фишвик, ред.
  74. ^ НАСА (1994), Система моделирования расписания и анализа стоимостных рисков (SCRAM), НАСА SBIR Успехи.
  75. ^ "Примеры из практики Cubeplan". Cubeplan.com. Получено 2011-07-12.
  76. ^ «Новикс консалтинговые услуги». Novix.com. Получено 2011-07-12.
  77. ^ Enrich Consulting, публикации по управлению портфелем В архиве 13 июля 2011 г. Wayback Machine
  78. ^ "Бикор, Инк". Bicore.nl. Получено 2011-07-12.
  79. ^ «Инструменты оценки НИОКР в W.L. Gore». Люмина. Архивировано из оригинал 17 октября 2013 г.
  80. ^ Ускорение оборота космического шаттла В архиве 15 марта 2012 г. Wayback Machine, Примеры использования Lumina
  81. ^ Автопроизводитель экономит 250 миллионов долларов на гарантийных расходах В архиве 2010-12-12 на Wayback Machine, Примеры использования Lumina
  82. ^ Джеймс Греллье, Паоло Раваццани и Элизабет Кардис (2014),Потенциальное воздействие на здоровье жилых помещений чрезвычайно низкочастотных магнитных полей в Европе, Environment International 62, p55-63. Дои:10.1016 / j.envint.2013.09.017
  83. ^ Нил Вишбоу и Макс Хенрион, «Руководство пользователя Demos», Департамент инженерии и государственной политики, Университет Карнеги-Меллона, 1987.

внешняя ссылка