Process / pipelineSimulation / optimization

Stochastic Goal Programming — Optimiziranje višestrukih ciljeva pod nesigurnošću

Stochastic Goal Programming (SGP) proširuje klasično programiranje ciljeva kako bi se nosilo s nesigurnošću u ciljanim vrijednostima, koeficijentima ograničenja ili parametrima desne strane. Uključivanjem probabilističkih ograničenja i stohastičkih komponenti cilja, pronalazi rješenja koja zadovoljavaju višestruke ciljeve na prihvatljivim razinama vjerojatnosti, što ga čini prikladnim za problemske odluke gdje su podaci inherentno nesigurni ili promjenjivi.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

  1. Contini, B. (1968). A stochastic approach to goal programming. Operations Research, 16(3), 576–586. DOI: 10.1287/opre.16.3.576
  2. Charnes, A., Cooper, W. W. (1959). Chance-constrained programming. Management Science, 6(1), 73–79. DOI: 10.1287/mnsc.6.1.73

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/simulation/stochastic-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

Citirana u

ScholarGateStochastic Goal Programming (Stochastic Goal Programming). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/simulation/stochastic-goal-programming · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026