Robusno programiranje ciljeva — postizanje višestrukih meta u uvjetima neizvjesnosti
Robusno programiranje ciljeva (RGP) proširuje klasično programiranje ciljeva kako bi se nosilo s neizvjesnim ili dvosmislenim parametrima modela. Umjesto minimiziranja odstupanja od preciznih meta, traže se rješenja koja ostaju izvediva i gotovo optimalna u nizu vjerojatnih scenarija ili realizacija neizvjesnih podataka. RGP je osobito vrijedan u problemskim zadacima planiranja gdje su ciljevi aspiracijski, a ulazni podaci nose inherentnu varijabilnost ili pogrešku procjene.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Programiranje ciljevaDonošenje odluka↔ compare
- Programiranje ciljeva s više ciljevaSimulacija↔ compare
- Robusno linearno programiranjeSimulacija↔ compare
- Robusno višekriterijsko optimiranjeSimulacija↔ compare
- Stochastic Goal ProgrammingSimulacija↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →