Programmazione Lineare Bayesiana — Ottimizzazione in condizioni di incertezza sui parametri bayesiani

La Programmazione Lineare Bayesiana (BLP) integra l'inferenza statistica bayesiana con la programmazione lineare classica per gestire l'incertezza nei parametri del modello, quali coefficienti della funzione obiettivo, coefficienti dei vincoli o valori del lato destro. Invece di trattare i parametri come fissi o governati da limiti peggiori, la BLP utilizza credenze a priori aggiornate dai dati per formare distribuzioni a posteriori, che guidano quindi la formulazione e la soluzione del PL, producendo decisioni ottimali in senso probabilistico e informato dai dati.