Kaksitasoinen optimointi (johtaja-seuraaja)
Kaksitasoinen optimointi on matemaattisten ohjelmointiongelmien luokka, jossa yksi optimointiongelma on sisäkkäin toisen kanssa. Ylemmän tason (johtajan) ongelma optimoi tavoitefunktionsa rajoitusten alaisena, jotka sisältävät alemman tason (seuraajan) ongelman ratkaisun. Jonathan Bardin vuonna 1998 kattavasti formalisoima kehys mallintaa hierarkkista päätöksentekoa, jossa johtaja ennakoi ja ottaa huomioon seuraajan rationaalisen vasteen.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- Bard, J. F. (1998). Practical Bilevel Optimization: Algorithms and Applications. Kluwer Academic Publishers. ISBN: 978-0-7923-5458-7
- Colson, B., Marcotte, P., & Savard, G. (2007). An overview of bilevel optimization. Annals of Operations Research, 153(1), 235–256. DOI: 10.1007/s10479-007-0176-2 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 2). Bilevel Optimization (Leader-Follower). ScholarGate. https://scholargate.app/fi/optimization/bilevel-optimization
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.
- Kokonaislukualkio-ohjelmointiOptimointi↔ compare
- Epäkäsitteellinen optimointiOptimointi↔ compare
- Robust OptimizationOptimointi↔ compare
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →