ScholarGate
עוזר
Process / pipelineSimulation / optimization

אופטימיזציה סטוכסטית מרובת יעדים — אופטימיזציה של יעדים מתנגשים מרובים תחת אי-ודאות

אופטימיזציה סטוכסטית מרובת יעדים (SMOO) היא מחלקה של שיטות המבצעות אופטימיזציה סימולטנית של שני יעדים מתנגשים או יותר, כאשר פרמטרים, עלויות או אילוצים הם בלתי ודאיים או אקראיים. במקום פתרון אופטימלי יחיד, היא מפיקה חזית פארטו של פתרונות שאינם נשלטים (non-dominated), כאשר כל פתרון מייצג איזון שונה בין היעדים תחת אי-הודאות הממוּדלת.

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.

+3 more

מקורות

  1. Deb, K. (2001). Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. Wiley, Chichester. ISBN: 9780471873396
  2. Caramia, M., Dell'Olmo, P. (2008). Multi-Objective Management in Freight Logistics. Springer, London. DOI: 10.1007/978-1-84800-382-8

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Multi-Objective Optimization — Multi-criteria optimization under uncertainty with probabilistic objectives or constraints. ScholarGate. https://scholargate.app/he/simulation/stochastic-multi-objective-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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateStochastic Multi-Objective Optimization (Stochastic Multi-Objective Optimization — Multi-criteria optimization under uncertainty with probabilistic objectives or constraints). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/simulation/stochastic-multi-objective-optimization · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026