Process / pipelineSimulation / optimization
確率的整数計画法 — 不確実性下での離散的意思決定の最適化
確率的整数計画法（Stochastic Integer Programming, SIP）は、整数（離散）決定変数と不確実性の明示的な確率的モデリングを組み合わせた最適化フレームワークである。これは、不確実性が解消される前に一部の決定を下さなければならないという事実を考慮し、将来のシナリオの分布全体にわたる期待費用を最小化（または期待便益を最大化）する、現時点で最善の決定を求める。
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出典
- Birge, J. R., & Louveaux, F. (1997). Introduction to Stochastic Programming. Springer, New York. ISBN: 978-1-4614-0237-4
- Kleywegt, A. J., Shapiro, A., & Homem-de-Mello, T. (2002). The sample average approximation method for stochastic discrete optimization. SIAM Journal on Optimization, 12(2), 479-502. DOI: 10.1137/S1052623499363220 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Integer Programming (SIP). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/stochastic-integer-programming
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