Programación Lineal Bayesiana — Optimización bajo incertidumbre paramétrica bayesiana

La Programación Lineal Bayesiana (BLP, por sus siglas en inglés) integra la inferencia estadística bayesiana con la programación lineal clásica para manejar la incertidumbre en parámetros del modelo, como coeficientes de la función objetivo, coeficientes de restricciones o valores del lado derecho. En lugar de tratar los parámetros como fijos o gobernados por límites del peor caso, la BLP utiliza creencias previas actualizadas por datos para formar distribuciones posteriores, las cuales guían la formulación y solución del LP, produciendo decisiones que son óptimas en un sentido probabilístico e informado por datos.