Process / pipelineSimulation / optimization
ベイズ線形計画法 — ベイズ的パラメータ不確実性下での最適化
ベイズ線形計画法（BLP）は、ベイズ統計推論と古典的線形計画法を統合し、目的関数係数、制約係数、あるいは右辺値などのモデルパラメータにおける不確実性を扱います。BLPでは、パラメータを固定値または最悪ケースの範囲で扱わず、事前信念をデータで更新して事後分布を形成し、それに基づいて線形計画法の定式化と解法を導き、確率的かつデータに基づいた意味での最適な決定を生成します。
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出典
- Dantzig, G. B. (1963). Linear Programming and Extensions. Princeton University Press, Princeton, NJ. ISBN: 9780691059136
- Zellner, A. (1971). An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics. Wiley, New York. ISBN: 9780471169376
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Linear Programming — Bayesian inference integrated with linear programming under parameter uncertainty. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/bayesian-linear-programming
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