बेयसियन लीनियर प्रोग्रामिंग — बेयसियन पैरामीटर अनिश्चितता के तहत अनुकूलन
बेयसियन लीनियर प्रोग्रामिंग (BLP) मॉडल पैरामीटर जैसे उद्देश्य फलन गुणांक, बाधा गुणांक, या दाहिने हाथ के मानों में अनिश्चितता को संभालने के लिए बेयसियन सांख्यिकीय अनुमान को शास्त्रीय लीनियर प्रोग्रामिंग के साथ एकीकृत करता है। पैरामीटर को निश्चित मानने या सबसे खराब स्थिति की सीमाओं द्वारा शासित होने के बजाय, BLP पूर्व विश्वासों का उपयोग करता है जिन्हें पश्च वितरण बनाने के लिए डेटा द्वारा अद्यतन किया जाता है, जो तब LP सूत्रीकरण और समाधान का मार्गदर्शन करते हैं, जिससे संभाव्य, डेटा-सूचित अर्थ में इष्टतम निर्णय उत्पन्न होते हैं।
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स्रोत
- Dantzig, G. B. (1963). Linear Programming and Extensions. Princeton University Press, Princeton, NJ. ISBN: 9780691059136
- Zellner, A. (1971). An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics. Wiley, New York. ISBN: 9780471169376
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Linear Programming — Bayesian inference integrated with linear programming under parameter uncertainty. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/bayesian-linear-programming
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