Robustā optimizācija — matemātiskā plānošana sliktākā gadījumā
Robustā optimizācija ir matemātiskās plānošanas sistēma, ko formalizēja Bens-Tals un Nemirofskis 20. gadsimta deviņdesmito gadu beigās un padarīja plaši risināmu Bertsmas un Sima (2004) darbos. Tā atrod lēmumus, kas garantēti sniegs pieņemamus rezultātus katrā scenārijā iepriekš noteiktā nenoteiktības kopā, nevis pieņem, ka parametru vērtības ir zināmas precīzi. Tā vietā, lai optimizētu vienu gaidāmo iznākumu, tā samazina sliktākā gadījuma mērķi visās ticamajās nenoteikto datu realizācijās.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Ben-Tal, A., El Ghaoui, L. & Nemirovski, A. (2009). Robust Optimization. Princeton University Press. ISBN: 9780691143682
- Bertsimas, D. & Sim, M. (2004). The Price of Robustness. Operations Research, 52(1), 35-53. DOI: 10.1287/opre.1030.0065 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Robust Optimization (Minimax Programming). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/optimization/robust-optimization
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.
- Konveksā optimizācijaOptimizācija↔ compare
- Evolucionārā stratēģija (CMA-ES)Optimizācija↔ compare
- Lineārā programmēšanaOptimizācija↔ compare
- Stohastiskā optimizācijaOptimizācija↔ compare
- Optimizācija, balstīta uz aizstājējiemOptimizācija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →