Programmazione Lineare Robusta — Ottimizzazione in Condizioni di Incertezza
La Programmazione Lineare Robusta (RLP) estende la programmazione lineare classica per gestire l'incertezza nei dati del problema — coefficienti di costo, coefficienti dei vincoli o termini noti — richiedendo che le soluzioni rimangano fattibili e quasi ottimali attraverso tutte le realizzazioni dei parametri incerti all'interno di un definito insieme di incertezza. Sostituisce le assunzioni probabilistiche con garanzie sul caso peggiore, rendendola pratica quando la conoscenza distributiva è limitata.
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Fonti
- Bertsimas, D., Sim, M. (2004). The price of robustness. Operations Research, 52(1), 35–53. DOI: 10.1287/opre.1030.0065 ↗
- Ben-Tal, A., Nemirovski, A. (1999). Robust solutions of uncertain linear programs. Operations Research Letters, 25(1), 1–13. DOI: 10.1016/S0167-6377(99)00016-4 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Linear Programming — Uncertainty-Aware Linear Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/it/simulation/robust-linear-programming
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- Programmazione Lineare StocasticaSimulazione↔ compare
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