Robustní programování cílů — Dosažení více cílů za nejistoty
Robustní programování cílů (RGP) rozšiřuje klasické programování cílů o zpracování nejistých nebo nejednoznačných parametrů modelu. Místo minimalizace odchylek od přesných cílů hledá řešení, která zůstávají proveditelná a téměř optimální v široké škále věrohodných scénářů nebo realizací nejistých dat. RGP je obzvláště cenné v plánovacích úlohách, kde jsou cíle aspirativní a vstupní data nesou inherentní variabilitu nebo chybu odhadu.
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
- Charnes, A., Cooper, W. W. (1961). Management Models and Industrial Applications of Linear Programming. Wiley, New York. ISBN: 9780471155041
- Mulvey, J. M., Vanderbei, R. J., Zenios, S. A. (1995). Robust optimization of large-scale systems. Operations Research, 43(2), 264-281. DOI: 10.1287/opre.43.2.264 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/simulation/robust-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.
- Programování cílových hodnotRozhodování↔ compare
- Vícekriteriální cílové programováníSimulace↔ compare
- Robustní lineární programováníSimulace↔ compare
- Robustní vícecilaová optimalizaceSimulace↔ compare
- Stochastické programování s cíliSimulace↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →