Robust Goal Programming (RGP) — Mitme sihi saavutamine ebakindluse tingimustes
Robust Goal Programming (RGP) laiendab klassikalist eesmärgiprognoosimist ebakindlate või ebamääraste mudeliparameetrite käsitlemiseks. Selle asemel, et minimeerida kõrvalekaldeid kindlatest sihtarvudest, otsib see lahendusi, mis jäävad teostatavaks ja peaaegu optimaalseks erinevate tõenäoliste stsenaariumide või ebakindlate andmete esinemise korral. RGP on eriti väärtuslik planeerimisülesannetes, kus eesmärgid on ambitsioonikad ja sisendandmetel on omane varieeruvus või hinnanguline viga.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/et/simulation/robust-goal-programming
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- EesmärgiprognoosimineOtsustamine↔ compare
- Mitmeotstarbeline eesmärgiprognoosimineSimulatsioon↔ compare
- Tugev LineaarplaneerimineSimulatsioon↔ compare
- Robustne mitmeotstarbeline optimeerimineSimulatsioon↔ compare
- Stochastic Goal ProgrammingSimulatsioon↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →