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.
Dossier source
Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.
- 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
Revendications organisées
Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.
Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.
Méthodes apparentées
Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.