Forschungssoftware
v. Groß, V.; Paul, C. |
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Diese Webanwendung bestimmt optimale Landnutzungszusammensetzungen unter gleichzeitiger Berücksichtigung mehrerer Funktionen und Ziele. Das Modell berücksichtigt explizit die Unsicherheit der jeweiligen Indikatoren. Diese R Shiny-Anwendung bietet eine grafische Benutzeroberfläche für das R-Paket optimLanduse, das das von Knoke et al. (2016, Nat Commun 7, 11877) beschriebene Optimierungsverfahren implementiert. Nutzer können ihre eigenen Datenbeispiele hochladen und die optimierten Portfoliozusammensetzungen herunterladen. |
Web application Development version (GitHub) |
woodValuationDE: Holzbewertung für Deutschland
Fuchs, J.M.; Husmann, K.; v. Bodelschwingh, H.; Koster, R.; Staupendahl, K.; Offer, A.; Möhring, B.; Paul, C. |
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Monetäre Bewertung von Holz in deutschen Wäldern (Abtriebswert), einschließlich Schätzungen von Erntemengen, Holzerlösen und Erntekosten. Die Funktionen sind abhängig von der Baumart, dem mittleren Durchmesser der geernteten Bäume, der Bestandsqualität und der Einschlagmethode. Die Funktionen enthalten Schätzungen für die Auswirkungen von Störungen auf Erlöse und Kosten. |
Stable version (CRAN) Development version (GitHub) EXCEL version README |
optimLanduse: Robuste Landnutzungsoptimierung
Husmann, K.; v. Groß, V.; Fuchs, J.M.; Bödeker, K. |
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Robuste multikriterielle Landallokationsoptimierung, die explizit die Unsicherheit der Indikatoren in der Zielfunktion berücksichtigt. Löst das Problem der Allokation von knappem Land auf verschiedene Landnutzungsoptionen unter Berücksichtigung mehrerer, gleichwertiger Indikatoren. Die Methode zielt darauf ab, die Landzuteilung zu finden, die die Indikatorenzusammensetzung mit dem bestmöglichen Kompromiss unter Unsicherheit repräsentiert. optimLanduse umfasst das eigentliche Optimierungsverfahren, wie es von Knoke et al. (2016, Nat Commun 7, 11877) beschrieben wurde, und die Post-hoc-Berechnung der Portfolioperformance, wie sie von Gosling et al. (2020, J Environ Manage 261) vorgestellt wurde. |
Stable version (CRAN) Development version (GitHub) README |
optimization: Flexibler Optimierungsalgorithmus für komplexe Zielfunktionen mit Restriktionen des Parameter- und Lösungsraums
Husmann, K.; Lange, A. |
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Flexibler Optimierer mit zahlreichen Eingabespezifikationen für eine detaillierte Parametrisierung. Konzipiert für komplexe Verlustfunktionen mit Zustands- und Parameterraumbeschränkungen. Visualisierungswerkzeuge zur Validierung und Analyse der Konvergenz sind enthalten. |
Stable version (CRAN) Development version (GitHub) Vignette |