ScholarGate
Assistent
Process / pipeline

Optimització Robusta — Programació Matemàtica del Cas Pitjor

L'optimització robusta és un marc de programació matemàtica, formalitzat per Ben-Tal i Nemirovski a finals dels anys 90 i fet àmpliament tractable per Bertsimas i Sim (2004), que troba decisions garantides per tenir un rendiment acceptable sota cada escenari dins d'un conjunt d'incertesa predefinit, en lloc d'assumir que els valors dels paràmetres es coneixen exactament. En lloc d'optimitzar per a un únic resultat esperat, minimitza l'objectiu del pitjor cas entre totes les realitzacions plausibles de dades incertes.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

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

Fonts

  1. Ben-Tal, A., El Ghaoui, L. & Nemirovski, A. (2009). Robust Optimization. Princeton University Press. ISBN: 9780691143682
  2. Bertsimas, D. & Sim, M. (2004). The Price of Robustness. Operations Research, 52(1), 35-53. DOI: 10.1287/opre.1030.0065

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 1). Robust Optimization (Minimax Programming). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/optimization/robust-optimization

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

Citat per

ScholarGateRobust Optimization (Robust Optimization (Minimax Programming)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/optimization/robust-optimization · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026