ScholarGate
Asistent
Process / pipelineSimulation / optimization

Stochastické programování s cíli — Optimalizace více cílů za nejistoty

Stochastické programování s cíli (SGP) rozšiřuje klasické programování s cíli o zpracování nejistoty v cílových hodnotách, koeficientech omezení nebo parametrech na pravé straně. Začleněním pravděpodobnostních omezení a stochastických složek účelové funkce nachází řešení, která splňují více cílů na přijatelné úrovni pravděpodobnosti, což jej činí vhodným pro rozhodovací problémy, kde jsou data inherentně nejistá nebo proměnlivá.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

  1. Contini, B. (1968). A stochastic approach to goal programming. Operations Research, 16(3), 576–586. DOI: 10.1287/opre.16.3.576
  2. Charnes, A., Cooper, W. W. (1959). Chance-constrained programming. Management Science, 6(1), 73–79. DOI: 10.1287/mnsc.6.1.73

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/simulation/stochastic-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.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateStochastic Goal Programming (Stochastic Goal Programming). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/simulation/stochastic-goal-programming · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026