Bayesovské programování cílů
Bayesovské programování cílů (BGP) integruje Bayesovskou statistickou inferenci s klasickým programováním cílů pro zvládání nejistoty v cílových hodnotách a parametrech. Místo toho, aby prahové hodnoty cílů byly považovány za pevné konstanty, BGP je kóduje jako pravděpodobnostní rozdělení, aktualizuje přesvědčení pomocí pozorovaných dat a poté řeší výsledný pravděpodobnostní optimalizační problém, aby nalezlo řešení, která uspokojují více aspirativních cílů za nejistoty.
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
- Rios Insua, D. (1990). Sensitivity Analysis in Multi-objective Decision Making. Springer-Verlag, Berlin. ISBN: 9783540528814
- Charnes, A., Cooper, W. W., & Ferguson, R. O. (1955). Optimal estimation of executive compensation by linear programming. Management Science, 1(2), 138-151. DOI: 10.1287/mnsc.1.2.138 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/simulation/bayesian-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.
- Bayesovské programování dynamikySimulace↔ compare
- Bayesovská víceobjektivní optimalizaceSimulace↔ compare
- Programování cílových hodnotRozhodování↔ compare
- Víc Cílová OptimalizaceSimulace↔ compare
- Robustní programování cílůSimulace↔ compare
- Stochastické programování s cíliSimulace↔ compare
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →