ScholarGate
Asisten
Process / pipelineSimulation / optimization

Optimisasi Stokastik Multi-Objektif — Mengoptimalkan beberapa tujuan yang saling bertentangan di bawah ketidakpastian

Optimisasi Stokastik Multi-Objektif (SMOO) adalah kelas metode yang secara simultan mengoptimalkan dua atau lebih tujuan yang saling bertentangan ketika parameter, biaya, atau kendala bersifat tidak pasti atau acak. Alih-alih satu solusi optimal tunggal, metode ini menghasilkan front Pareto dari solusi-solusi yang tidak didominasi, yang masing-masing mewakili keseimbangan yang berbeda di antara tujuan-tujuan di bawah ketidakpastian yang dimodelkan.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

+3 more

Sumber

  1. Deb, K. (2001). Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. Wiley, Chichester. ISBN: 9780471873396
  2. Caramia, M., Dell'Olmo, P. (2008). Multi-Objective Management in Freight Logistics. Springer, London. DOI: 10.1007/978-1-84800-382-8

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Multi-Objective Optimization — Multi-criteria optimization under uncertainty with probabilistic objectives or constraints. ScholarGate. https://scholargate.app/id/simulation/stochastic-multi-objective-optimization

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

Dirujuk oleh

ScholarGateStochastic Multi-Objective Optimization (Stochastic Multi-Objective Optimization — Multi-criteria optimization under uncertainty with probabilistic objectives or constraints). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/simulation/stochastic-multi-objective-optimization · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026