Process / pipelineSimulation / optimization

תכנות מטרות חסין — השגת יעדים מרובים תחת אי-ודאות

תכנות מטרות חסין (RGP) מרחיב את תכנות המטרות הקלאסי להתמודדות עם פרמטרים לא ודאיים או מעורפלים במודל. במקום למזער סטיות מיעדים מוגדרים, הוא מחפש פתרונות שנשארים ישימים וכמעט אופטימליים במגוון תרחישים סבירים או מימושים של נתונים לא ודאיים. RGP בעל ערך במיוחד בבעיות תכנון שבהן מטרות הן שאיפות ונתוני הקלט נושאים שונות מובנית או שגיאות הערכה.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. Charnes, A., Cooper, W. W. (1961). Management Models and Industrial Applications of Linear Programming. Wiley, New York. ISBN: 9780471155041
  2. 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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateRobust goal programming (Robust Goal Programming). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/simulation/robust-goal-programming · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026