Process / pipelineSimulation / optimization

रोबस्ट गोल प्रोग्रामिंग — अनिश्चितता के तहत कई लक्ष्यों की प्राप्ति

रोबस्ट गोल प्रोग्रामिंग (RGP) अनिश्चित या अस्पष्ट मॉडल पैरामीटर को संभालने के लिए क्लासिकल गोल प्रोग्रामिंग का विस्तार करती है। क्रिस्प लक्ष्यों से विचलन को कम करने के बजाय, यह ऐसे समाधान खोजती है जो संभावित परिदृश्यों या अनिश्चित डेटा की वास्तविकताओं की एक श्रृंखला में व्यवहार्य और लगभग इष्टतम बने रहें। RGP विशेष रूप से योजना समस्याओं में मूल्यवान है जहाँ लक्ष्य महत्वाकांक्षी होते हैं और इनपुट डेटा में अंतर्निहित परिवर्तनशीलता या अनुमान त्रुटि होती है।

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स्रोत

  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

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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/robust-goal-programming

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इनमें संदर्भित

ScholarGateRobust goal programming (Robust Goal Programming). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/simulation/robust-goal-programming · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026