Robusztus célprogramozás – Több cél elérése bizonytalanság mellett
A Robusztus Célprogramozás (RGP) kiterjeszti a klasszikus célprogramozást a bizonytalan vagy kétértelmű modellparaméterek kezelésére. Ahelyett, hogy a pontos céloktól való eltéréseket minimalizálná, olyan megoldásokat keres, amelyek egy sor valószínű forgatókönyv vagy bizonytalan adatmegvalósulás esetén is megvalósíthatók és közel optimálisak maradnak. Az RGP különösen értékes olyan tervezési problémákban, ahol a célok aspiratívak, és a bemeneti adatok eredendő változékonyságot vagy becslési hibát hordoznak.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- CélprogramozásDöntéshozatal↔ compare
- Multi-Objective Goal ProgrammingSzimuláció↔ compare
- Robusztus Lineáris ProgramozásSzimuláció↔ compare
- Robusztus Többfunkciós OptimalizálásSzimuláció↔ compare
- Sztochasztikus CélprogramozásSzimuláció↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →