অনিশ্চয়তার অধীনে অপ্টিমাইজেশন যেখানে বিচ্ছিন্ন এবং অবিচ্ছিন্ন সিদ্ধান্ত অন্তর্ভুক্ত — স্টোকাস্টিক মিক্সড-ইন্টিজার প্রোগ্রামিং
স্টোকাস্টিক মিক্সড-ইন্টিজার প্রোগ্রামিং (SMIP) হলো একটি অপ্টিমাইজেশন ফ্রেমওয়ার্ক যা বাইনারি, পূর্ণসংখ্যা এবং অবিচ্ছিন্ন সিদ্ধান্তের সর্বোত্তম মিশ্রণ খুঁজে বের করে যখন মূল প্যারামিটারগুলি — খরচ, চাহিদা, ক্ষমতা — অনিশ্চিত থাকে এবং বিভিন্ন পরিস্থিতির সম্ভাব্যতা বন্টন হিসাবে মডেল করা হয়। এটি ক্লাসিক্যাল MIP-কে প্রসারিত করে সিনারিও ট্রি বা প্রত্যাশিত-মূল্য উদ্দেশ্যগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে যা অনিশ্চয়তার বিরুদ্ধে সুরক্ষা প্রদান করে এবং একই সাথে কম্বিনেটোরিয়াল সীমাবদ্ধতাগুলি মেনে চলে।
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
- Birge, J. R., & Louveaux, F. (1997). Introduction to Stochastic Programming. Springer Series in Operations Research. New York: Springer. ISBN: 9780387982175
- Sen, S., & Higle, J. L. (2005). The C3 theorem and a D2 algorithm for large scale stochastic mixed-integer programming: Set convexification. Mathematical Programming, 104(1), 1–20. DOI: 10.1007/s10107-004-0566-z ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Mixed-Integer Programming (SMIP). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/simulation/stochastic-mixed-integer-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.
- মিশ্র-পূর্ণসংখ্যা প্রোগ্রামিংঅনুকরণ↔ compare
- মন্টে কার্লো সিমুলেশনসিদ্ধান্ত গ্রহণ↔ compare
- অনিশ্চয়তার অধীনে ক্রমিক সিদ্ধান্ত গ্রহণঅনুকরণ↔ compare
- Stochastic Linear Programmingঅনুকরণ↔ compare
- অনিশ্চয়তার অধীনে একাধিক পরস্পরবিরোধী উদ্দেশ্যগুলির অপ্টিমাইজেশনঅনুকরণ↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →