রোবাস্ট গোল প্রোগ্রামিং — অনিশ্চয়তার মধ্যে একাধিক লক্ষ্য অর্জন
রোবাস্ট গোল প্রোগ্রামিং (RGP) অনিশ্চিত বা অস্পষ্ট মডেল প্যারামিটারগুলি পরিচালনা করার জন্য ক্লাসিক্যাল গোল প্রোগ্রামিংকে প্রসারিত করে। নির্দিষ্ট লক্ষ্যের বিচ্যুতি হ্রাস করার পরিবর্তে, এটি সম্ভাব্য পরিস্থিতি বা অনিশ্চিত ডেটা বাস্তবায়নের একটি পরিসীমা জুড়ে কার্যকর এবং প্রায়-সর্বোত্তম সমাধান খোঁজে। RGP পরিকল্পনা সমস্যাগুলিতে বিশেষভাবে মূল্যবান যেখানে লক্ষ্যগুলি উচ্চাকাঙ্ক্ষী এবং ইনপুট ডেটাতে অন্তর্নিহিত পরিবর্তনশীলতা বা অনুমানের ত্রুটি থাকে।
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
- Charnes, A., Cooper, W. W. (1961). Management Models and Industrial Applications of Linear Programming. Wiley, New York. ISBN: 9780471155041
- Mulvey, J. M., Vanderbei, R. J., Zenios, S. A. (1995). Robust optimization of large-scale systems. Operations Research, 43(2), 264-281. DOI: 10.1287/opre.43.2.264 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/simulation/robust-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.
- গোল প্রোগ্রামিংসিদ্ধান্ত গ্রহণ↔ compare
- বহু-উদ্দেশ্যমূলক লক্ষ্য প্রোগ্রামিংঅনুকরণ↔ compare
- রrobust লিনিয়ার প্রোগ্রামিংঅনুকরণ↔ compare
- শক্তিশালী বহু-উদ্দেশ্যমূলক অপ্টিমাইজেশানঅনুকরণ↔ compare
- Stochastic Goal Programmingঅনুকরণ↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →