Stochastic Linear Programming — অনিশ্চয়তার অধীনে র্যান্ডম প্যারামিটার সহ অপ্টিমাইজেশন
Stochastic Linear Programming (SLP) হলো ক্লাসিক্যাল লিনিয়ার প্রোগ্রামিং-এর একটি সম্প্রসারণ, যা এমন পরিস্থিতিতে প্রযোজ্য যেখানে কিছু মডেল প্যারামিটার — যেমন খরচ, চাহিদা, সম্পদের প্রাপ্যতা — অনিশ্চিত এবং র্যান্ডম ভেরিয়েবল হিসেবে মডেল করা হয়। বিভিন্ন সম্ভাব্য পরিস্থিতির সম্ভাব্যতা বণ্টনের উপর প্রত্যাশিত খরচ অপ্টিমাইজ করার মাধ্যমে, SLP এমন সিদ্ধান্ত তৈরি করে যা একটি নির্দিষ্ট অনুমিত অবস্থার পরিবর্তে ভবিষ্যতের বিভিন্ন সম্ভাব্যতার জন্য কার্যকর এবং প্রায়-সর্বোত্তম 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
- Dantzig, G. B., & Madansky, A. (1961). On the solution of two-stage linear programs under uncertainty. Proceedings of the Fourth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, 1, 165–176. link ↗
- Birge, J. R., & Louveaux, F. (1997). Introduction to Stochastic Programming. Springer, New York. ISBN: 9780387982175
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Linear Programming — Optimization under uncertainty with random parameters. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/simulation/stochastic-linear-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.
- মন্টে কার্লো সিমুলেশনসিদ্ধান্ত গ্রহণ↔ compare
- রrobust লিনিয়ার প্রোগ্রামিংঅনুকরণ↔ compare
- অনিশ্চয়তার অধীনে ক্রমিক সিদ্ধান্ত গ্রহণঅনুকরণ↔ compare
- Stochastic Goal Programmingঅনুকরণ↔ compare
- Stochastic Mixed-Integer Programmingঅনুকরণ↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →