Informatie voor professionals in voedsel en groen

Informatie voor professionals in voedsel en groen

  • externe gebruiker (Let opwarning)
  • Log in as
  • Over Groenekennis


    Groenekennis - Informatie voor professionals in voedsel en groen

    Groenekennis bevat artikelen uit vaktijdschriften, rapporten, video’s, presentaties, posters en websites op het gebied van landbouw, visserij, groene ruimte en voeding. Groenekennis wordt dagelijks bijgewerkt en bevat ongeveer 500.000 bronnen.

    Groenekennis is de globale view over diverse deelbestanden. Groenekennis is gevuld met alle informatie uit Groen Kennisnet, de Hydrotheek, Tuinpad, IB archief, ARTIK, bioKennis, Kennisbank Plantaardige bronnen, Kennisbank Zeldzame landbouwhuisdieren en afgesloten documentatiebestanden zoals Land Bodem Water en Consumenten- en huishoudstudies.

    Groen Kennisnet is een zeer belangrijk onderdeel van Groenekennis. De doelstelling van Groen Kennisnet is kennis delen op het gebied van Voedsel en Groen te bevorderen en te faciliteren voor een breed publiek.

    Bronnen in Groenekennis kunnen direct opgevraagd worden via een geavanceerde zoekmachine met een 'google-achtige' interface. Met filters kan ingezoomd worden op diverse aspecten, zoals Trefwoord, Collectie, Jaar en Auteur. Bovendien biedt Groenekennis gebruikers de mogelijkheid om via de E-mail geattendeerd te worden op aanvullingen in specifieke vakgebieden.
    De Tijdschriftenlijst biedt een overzicht van tijdschriften waaruit de artikelen voor Groenekennis worden geselecteerd. Door te klikken op een titel krijgt u alle artikelen uit dat tijdschrift in de Groenekennis database getoond.
    Zoeken op kaart biedt een geografische ingang op de beschikbare publicaties over de binnen dit bestand onderscheiden gebieden.

    Groenekennis is onderdeel van het bibliotheeksysteem van WUR. Praktijkgerichte publicaties en rapporten van WUR komen daardoor automatisch beschikbaar. Daarnaast wordt de database doorlopend gevuld met voor het groen onderwijs bruikbare bronnen en artikelen, video’s en websites. Het percentage online is de laatste jaren gegroeid tot tweederde van de totale aanwas per jaar. Dit percentage groeit nog steeds.

    Over
Record nummer 1938334
Titel Start with an ideal and end up with a deal : agent-based simulation of joint decision making in spatial planning using Bayesian Networks
toon extra info.
Judith Anne Verstegen
Auteur(s) Verstegen, J.A.
Uitgever [S.l. : s.n.]
Jaar van uitgave 2010
Pagina's X, 45 p
Titel van reeks Thesis report GIRS (2010-03)
Msc Thesis Wageningen University
Online full text
Trefwoorden (cab) ruimtelijke ordening / besluitvorming / bayesiaanse theorie / gebiedsgericht beleid / ruimtelijke analyse / ruimtelijke modellen / netwerken
Rubrieken Ruimtelijke ordeningsbeleid
Publicatie type Studentenverslag
Taal Engels
Toelichting (Engels) This research explores the use of Bayesian Networks to improve on the representation of decision making in an agent based multi-actor spatial planning model. The problem in spatial planning comprises a consensus conflict: actors have different desires, often concealed, but aiming at the same goal, namely to produce a plan for a certain environment. Current agent-based spatial modeling approaches lack a sound decision making framework that can handle learning and adaptation in order to find mutual gain. A Bayesian Network provides a general framework, consisting of variables and their interrelations, of which the case-specific parameters can be easily set according to the considered case. In this thesis, a Bayesian Network is coupled with every agent in an agent-based spatial planning model, in such a way that the network can represent the different beliefs and make them dynamic. This approach allows the agents to learn about each others’ desires by taking into account experience acquired throughout their cooperation. The agents adapt their spatial beliefs, using this information, in order to anticipate the optimum between reciprocity and fulfillment of their own desires. The learning and adaptation capabilities of the Bayesian networks thus make the agents proactive. A simulation of a regional spatial planning case illustrates the evolution of the networks during the decision making process and the resulting convergence of their beliefs. When the agents concentrate on a certain area for too long, this convergence becomes too extreme. As a result the agents become ‘narrow-minded’ and fail to find new solutions. Despite this, the decision making is more effective with added Bayesian functionalities, since the consensus is established faster and the area agreed on becomes larger. The Bayesian Networks have proved to provide a sound general decision making framework that is independent of the case specific parameters and includes the interdependencies of social complexity. Although a complete representation of multi-actor negotiation is still lacking, the added learning and self-adaptation functionalities of the agents offer a more accurate representation of the decision making process in spatial planning.
Reacties
Er zijn nog geen reacties. U kunt de eerste schrijven!
Schrijf een reactie
 

To support researchers to publish their research Open Access, deals have been negotiated with various publishers. Depending on the deal, a discount is provided for the author on the Article Processing Charges that need to be paid by the author to publish an article Open Access. A discount of 100% means that (after approval) the author does not have to pay Article Processing Charges.

For the approval of an Open Access deal for an article, the corresponding author of this article must be affiliated with Wageningen University & Research.

U moet eerst inloggen om gebruik te maken van deze service. Login als Wageningen University & Research user of guest user rechtsboven op deze pagina.