Pemrograman Linear Bayesian — Optimalisasi di Bawah Ketidakpastian Parameter Bayesian

Pemrograman Linear Bayesian (BLP) mengintegrasikan inferensi statistik Bayesian dengan pemrograman linear klasik untuk menangani ketidakpastian dalam parameter model seperti koefisien fungsi tujuan, koefisien kendala, atau nilai sisi kanan. Alih-alih memperlakukan parameter sebagai tetap atau diatur oleh batas kasus terburuk, BLP menggunakan keyakinan awal yang diperbarui oleh data untuk membentuk distribusi posterior, yang kemudian memandu formulasi dan solusi LP, menghasilkan keputusan yang optimal dalam arti probabilistik yang didorong oleh data.