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.
Allikakirje
Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.
- 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
Kureeritud väited
Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.
See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.
Seotud meetodid
Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.