Programación por Metas Estocástica — Optimización de Múltiples Metas Bajo Incertidumbre

La Programación por Metas Estocástica (SGP, por sus siglas en inglés) extiende la programación por metas clásica para manejar la incertidumbre en los objetivos de las metas, los coeficientes de las restricciones o los parámetros del lado derecho. Al incorporar restricciones probabilísticas y componentes estocásticos en el objetivo, encuentra soluciones que satisfacen múltiples metas a niveles de probabilidad aceptables, lo que la hace adecuada para problemas de decisión donde los datos son inherentemente inciertos o variables.