Robust Optimization — Worst-Case Mathematical Programming
Robustní optimalizace je rámec matematického programování, formalizovaný Ben-Talem a Nemirovskim koncem 90. let a široce zpřístupněný Bertsimasem a Simem (2004), který nachází rozhodnutí zaručeně přijatelně fungující za každého scénáře v rámci předem definované množiny nejistoty — namísto předpokladu, že hodnoty parametrů jsou známy přesně. Místo optimalizace pro jediný očekávaný výsledek minimalizuje nejhorší možný cíl napříč všemi věrohodnými realizacemi nejistých dat.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Ben-Tal, A., El Ghaoui, L. & Nemirovski, A. (2009). Robust Optimization. Princeton University Press. ISBN: 9780691143682
- Bertsimas, D. & Sim, M. (2004). The Price of Robustness. Operations Research, 52(1), 35-53. DOI: 10.1287/opre.1030.0065 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Robust Optimization (Minimax Programming). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Konvexní optimalizaceOptimalizace↔ compare
- Evoluční strategie (CMA-ES)Optimalizace↔ compare
- Lineární programováníOptimalizace↔ compare
- Stochastická optimalizaceOptimalizace↔ compare
- Optimalizace založená na náhradních modelechOptimalizace↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →