Стохастично целево програмиране — Оптимизиране на множество цели при несигурност

Стохастичното целево програмиране (SGP) разширява класическото целево програмиране, за да се справи с несигурността в целевите стойности, коефициентите на ограниченията или параметрите от дясната страна. Чрез включване на вероятностни ограничения и стохастични целеви компоненти, то намира решения, които удовлетворяват множество цели при приемливи нива на вероятност, което го прави подходящо за проблеми при вземане на решения, където данните са по своята същност несигурни или променливи.