Programowanie Celów Stochastycznych — Optymalizacja Wielu Celów w Warunkach Niepewności
Programowanie Celów Stochastycznych (SGP) rozszerza klasyczne programowanie celów, aby uwzględnić niepewność w celach, współczynnikach ograniczeń lub parametrach prawej strony. Poprzez włączenie ograniczeń probabilistycznych i stochastycznych komponentów celu, znajduje rozwiązania, które spełniają wiele celów na akceptowalnych poziomach prawdopodobieństwa, co czyni je odpowiednim dla problemów decyzyjnych, gdzie dane są z natury niepewne lub zmienne.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Programowanie celowePodejmowanie decyzji↔ compare
- Programowanie celowe wieloobiektoweSymulacja↔ compare
- Programowanie zorientowane na cel (Goal Programming)Symulacja↔ compare
- Programowanie stochastyczne z ograniczeniami całkowitoliczbowymiSymulacja↔ compare
- Programowanie stochastyczne linioweSymulacja↔ compare
- Stochastyczna Optymalizacja WielokryterialnaSymulacja↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →