Robust goal programming
Robust Goal Programming (RGP) extends classical goal programming to handle uncertain or ambiguous model parameters. Instead of minimizing deviations from crisp targets, it seeks solutions that remain feasible and near-optimal across a range of plausible scenarios or uncertain data realizations. RGP is particularly valuable in planning problems where goals are aspirational and input data carries inherent variability or estimation error.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- Charnes, A., Cooper, W. W. (1961). Management Models and Industrial Applications of Linear Programming. Wiley, New York. · ISBN 9780471155041
- Mulvey, J. M., Vanderbei, R. J., Zenios, S. A. (1995). Robust optimization of large-scale systems. Operations Research, 43(2), 264-281. · DOI 10.1287/opre.43.2.264
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.