Process / pipelineSimulation / optimization

Stochastic Goal Programming — Optimizing Multiple Goals Under Uncertainty

Stochastic Goal Programming (SGP) হল ক্লাসিক্যাল গোল প্রোগ্রামিংয়ের একটি সম্প্রসারণ যা অনিশ্চয়তার মধ্যে লক্ষ্যমাত্রা, সীমাবদ্ধতার সহগ (coefficients), অথবা ডান-পার্শ্বের প্যারামিটারগুলির (right-hand-side parameters) অনিশ্চয়তা মোকাবিলা করে। সম্ভাব্যতাভিত্তিক সীমাবদ্ধতা (probabilistic constraints) এবং স্টোকাস্টিক উদ্দেশ্য উপাদান (stochastic objective components) অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে, এটি এমন সমাধান খুঁজে বের করে যা গ্রহণযোগ্য সম্ভাব্যতা স্তরে একাধিক লক্ষ্য পূরণ করে, যা সিদ্ধান্ত গ্রহণের সমস্যাগুলির জন্য উপযুক্ত যেখানে ডেটা অন্তর্নিহিতভাবে অনিশ্চিত বা পরিবর্তনশীল।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Contini, B. (1968). A stochastic approach to goal programming. Operations Research, 16(3), 576–586. DOI: 10.1287/opre.16.3.576
  2. Charnes, A., Cooper, W. W. (1959). Chance-constrained programming. Management Science, 6(1), 73–79. DOI: 10.1287/mnsc.6.1.73

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/simulation/stochastic-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.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateStochastic Goal Programming (Stochastic Goal Programming). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/simulation/stochastic-goal-programming · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026