Stohastično linearno programiranje — Optimizacija pod neizvesnošću sa slučajnim parametrima
Stohastično linearno programiranje (SLP) proširuje klasično linearno programiranje na situacije gde su neki parametri modela — troškovi, potražnja, dostupnost resursa — neizvesni i modelovani kao slučajne promenljive. Optimizacijom očekivanih troškova preko raspodele verovatnoće scenarija, SLP proizvodi odluke koje ostaju primenljive i skoro optimalne u nizu mogućih budućnosti, umesto za jedno pretpostavljeno stanje sveta.
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
- Dantzig, G. B., & Madansky, A. (1961). On the solution of two-stage linear programs under uncertainty. Proceedings of the Fourth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, 1, 165–176. link ↗
- Birge, J. R., & Louveaux, F. (1997). Introduction to Stochastic Programming. Springer, New York. ISBN: 9780387982175
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Linear Programming — Optimization under uncertainty with random parameters. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/simulation/stochastic-linear-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.
- Simulacija Monte KarloDonošenje odluka↔ compare
- Robusno linearno programiranjeSimulacija↔ compare
- Stochastic Dynamic ProgrammingSimulacija↔ compare
- Stohastičko programiranje ciljevaSimulacija↔ compare
- Stochastic Mixed-Integer ProgrammingSimulacija↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →