Robust goal programming
Robust Goal Programming (RGP) extends classical goal programming to handle uncertain or ambiguous model parameters. Instead of minimizing deviations from crisp targets, it seeks solutions that remain feasible and near-optimal across a range of plausible scenarios or uncertain data realizations. RGP is particularly valuable in planning problems where goals are aspirational and input data carries inherent variability or estimation error.
Quellendatensatz
Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.
- 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
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Verwandte Methoden
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