Robust Goal Programming — Erreichen mehrerer Ziele unter Unsicherheit
Robust Goal Programming (RGP) erweitert das klassische Goal Programming, um unsichere oder mehrdeutige Modellparameter zu handhaben. Anstatt Abweichungen von exakten Zielwerten zu minimieren, sucht es nach Lösungen, die über eine Reihe plausibler Szenarien oder unsicherer Datenrealisierungen hinweg zulässig und nahezu optimal bleiben. RGP ist besonders wertvoll in Planungsproblemen, bei denen Ziele aspirativ sind und Eingabedaten inhärente Variabilität oder Schätzfehler aufweisen.
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Quellen
- 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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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/de/simulation/robust-goal-programming
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- ZielprogrammierungEntscheidungsfindung↔ compare
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- Robuste lineare ProgrammierungSimulation↔ compare
- Robuste MehrzieloptimierungSimulation↔ compare
- Stochastisches ZielprogrammSimulation↔ compare
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