Programación por Metas Bayesiana

La Programación por Metas Bayesiana (BGP, por sus siglas en inglés) integra la inferencia estadística bayesiana con la programación por metas clásica para manejar la incertidumbre en objetivos y parámetros. En lugar de tratar los umbrales de las metas como constantes fijas, la BGP los codifica como distribuciones de probabilidad, actualiza las creencias utilizando datos observados y luego resuelve el problema de optimización probabilística resultante para encontrar soluciones que satisfagan múltiples metas aspiracionales bajo incertidumbre.