বেয়েশীয় লক্ষ্য প্রোগ্রামিং
বেয়েশীয় লক্ষ্য প্রোগ্রামিং (BGP) লক্ষ্য এবং পরামিতিগুলিতে অনিশ্চয়তা মোকাবেলার জন্য ক্লাসিক লক্ষ্য প্রোগ্রামিংয়ের সাথে বেয়েশীয় পরিসংখ্যানগত অনুমানকে একীভূত করে। লক্ষ্য সীমাগুলিকে স্থির ধ্রুবক হিসাবে বিবেচনা করার পরিবর্তে, BGP সেগুলিকে সম্ভাব্যতা বন্টন হিসাবে এনকোড করে, পর্যবেক্ষণ করা ডেটা ব্যবহার করে বিশ্বাস আপডেট করে এবং তারপরে অনিশ্চয়তার অধীনে একাধিক আকাঙ্ক্ষামূলক লক্ষ্য পূরণ করে এমন সমাধানগুলি খুঁজে পেতে ফলস্বরূপ সম্ভাব্যতা অপ্টিমাইজেশান সমস্যা সমাধান করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Rios Insua, D. (1990). Sensitivity Analysis in Multi-objective Decision Making. Springer-Verlag, Berlin. ISBN: 9783540528814
- Charnes, A., Cooper, W. W., & Ferguson, R. O. (1955). Optimal estimation of executive compensation by linear programming. Management Science, 1(2), 138-151. DOI: 10.1287/mnsc.1.2.138 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/simulation/bayesian-goal-programming
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- বেয়েশীয় ডাইনামিক প্রোগ্রামিংঅনুকরণ↔ compare
- বেয়েশীয় বহু-উদ্দেশ্য অপ্টিমাইজেশনঅনুকরণ↔ compare
- গোল প্রোগ্রামিংসিদ্ধান্ত গ্রহণ↔ compare
- বহু-উদ্দেশ্যমূলক অপ্টিমাইজেশানঅনুকরণ↔ compare
- রোবাস্ট গোল প্রোগ্রামিংঅনুকরণ↔ compare
- Stochastic Goal Programmingঅনুকরণ↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →