Programmazione a Obiettivi Stocastica — Ottimizzazione di Obiettivi Multipli in Condizioni di Incertezza
La Programmazione a Obiettivi Stocastica (Stochastic Goal Programming, SGP) estende la programmazione a obiettivi classica per gestire l'incertezza nei target degli obiettivi, nei coefficienti dei vincoli o nei parametri del lato destro. Incorporando vincoli probabilistici e componenti stocastiche nell'obiettivo, trova soluzioni che soddisfano obiettivi multipli a livelli di probabilità accettabili, rendendola adatta a problemi decisionali in cui i dati sono intrinsecamente incerti o variabili.
Leggi il metodo completo
Accedi con un account gratuito per leggere questa sezione.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonti
- Contini, B. (1968). A stochastic approach to goal programming. Operations Research, 16(3), 576–586. DOI: 10.1287/opre.16.3.576 ↗
- Charnes, A., Cooper, W. W. (1959). Chance-constrained programming. Management Science, 6(1), 73–79. DOI: 10.1287/mnsc.6.1.73 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/it/simulation/stochastic-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.
- Goal ProgrammingProcesso decisionale↔ compare
- Programmazione per Obiettivi MultipliSimulazione↔ compare
- Programmazione per Obiettivi RobustaSimulazione↔ compare
- Programmazione Intera StocasticaSimulazione↔ compare
- Programmazione Lineare StocasticaSimulazione↔ compare
- Ottimizzazione Stocastica Multi-ObiettivoSimulazione↔ compare
Citato da
Hai notato un problema in questa pagina? Segnalalo o proponi una correzione →