Programmazione Lineare Intera Stocastica — Ottimizzazione sotto Incertezza con Decisioni Discrete e Continue
La Programmazione Lineare Intera Stocastica (SMIP) è un framework di ottimizzazione che trova il miglior mix di decisioni binarie, intere e continue quando parametri chiave — costi, domande, capacità — sono incerti e modellati come distribuzioni di probabilità su un insieme di scenari. Estende la classica MIP incorporando alberi di scenari o obiettivi di valore atteso che si proteggono dall'incertezza rispettando i vincoli combinatori.
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Fonti
- Birge, J. R., & Louveaux, F. (1997). Introduction to Stochastic Programming. Springer Series in Operations Research. New York: Springer. ISBN: 9780387982175
- Sen, S., & Higle, J. L. (2005). The C3 theorem and a D2 algorithm for large scale stochastic mixed-integer programming: Set convexification. Mathematical Programming, 104(1), 1–20. DOI: 10.1007/s10107-004-0566-z ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Mixed-Integer Programming (SMIP). ScholarGate. https://scholargate.app/it/simulation/stochastic-mixed-integer-programming
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