Bajezijansko programiranje ciljeva
Bajezijansko programiranje ciljeva (BGP) integriše Bajezijansko statističko zaključivanje sa klasičnim programiranjem ciljeva radi upravljanja neizvesnošću u ciljevima i parametrima. Umesto da pragove ciljeva tretira kao fiksne konstante, BGP ih kodira kao raspodele verovatnoće, ažurira uverenja korišćenjem posmatranih podataka, a zatim rešava rezultujući probabilistički optimizacioni problem kako bi pronašao rešenja koja zadovoljavaju višestruke aspiracione ciljeve pod neizvesnošću.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- Rios Insua, D. (1990). Sensitivity Analysis in Multi-objective Decision Making. Springer-Verlag, Berlin. ISBN: 9783540528814
- Charnes, A., Cooper, W. W., & Ferguson, R. O. (1955). Optimal estimation of executive compensation by linear programming. Management Science, 1(2), 138-151. DOI: 10.1287/mnsc.1.2.138 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/simulation/bayesian-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.
- Бајесовско динамичко програмирањеSimulacija↔ compare
- Bayesian Multi-Objective OptimizationSimulacija↔ compare
- Програмско циљањеDonošenje odluka↔ compare
- Višeciljna optimizacijaSimulacija↔ compare
- Robusno programiranje ciljevaSimulacija↔ compare
- Stohastičko programiranje ciljevaSimulacija↔ compare
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →