Stokastisk målprogrammering — Optimering av flere mål under usikkerhet
Stokastisk målprogrammering (SGP) utvider klassisk målprogrammering til å håndtere usikkerhet i måltall, begrensningkoeffisienter eller parametere på høyre side. Ved å inkorporere probabilistiske begrensninger og stokastiske objektivkomponenter, finner den løsninger som tilfredsstiller flere mål på akseptable sannsynlighetsnivåer, noe som gjør den egnet for beslutningsproblemer der data er iboende usikre eller variable.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- MålprogrammeringBeslutningstaking↔ compare
- Multi-Objective Goal ProgrammingSimulering↔ compare
- Robust MålprogrammeringSimulering↔ compare
- Stokastisk heltallsprogrammeringSimulering↔ compare
- Stokastisk lineær programmeringSimulering↔ compare
- Stokastisk multi-objektiv optimeringSimulering↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →