Стохастическое смешанно-целочисленное программирование — Оптимизация в условиях неопределенности с дискретными и непрерывными решениями

Стохастическое смешанно-целочисленное программирование (SMIP) — это оптимизационная структура, которая находит наилучшее сочетание бинарных, целочисленных и непрерывных решений, когда ключевые параметры — затраты, спрос, мощности — неопределенны и моделируются как вероятностные распределения по набору сценариев. Оно расширяет классическое MIP, встраивая деревья сценариев или целевые функции, основанные на ожидаемой стоимости, которые хеджируют от неопределенности, соблюдая при этом комбинаторные ограничения.