การตั้งโปรแกรมเป้าหมายเชิงสุ่ม — การหาค่าเหมาะสมที่สุดของเป้าหมายหลายประการภายใต้ความไม่แน่นอน
การตั้งโปรแกรมเป้าหมายเชิงสุ่ม (SGP) เป็นการขยายการตั้งโปรแกรมเป้าหมายแบบดั้งเดิมเพื่อจัดการกับความไม่แน่นอนในเป้าหมาย, สัมประสิทธิ์ข้อจำกัด, หรือพารามิเตอร์ด้านขวา โดยการรวมข้อจำกัดเชิงความน่าจะเป็นและองค์ประกอบวัตถุประสงค์เชิงสุ่ม SGP จะหาคำตอบที่สอดคล้องกับเป้าหมายหลายประการในระดับความน่าจะเป็นที่ยอมรับได้ ทำให้เหมาะสำหรับปัญหาการตัดสินใจที่ข้อมูลมีความไม่แน่นอนหรือแปรปรวนโดยธรรมชาติ
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การโปรแกรมเป้าหมายการตัดสินใจ↔ compare
- การตั้งโปรแกรมเป้าหมายแบบหลายวัตถุประสงค์การจำลอง↔ compare
- การตั้งเป้าหมายแบบปรับตัวได้การจำลอง↔ compare
- การโปรแกรมจำนวนเต็มแบบสุ่มการจำลอง↔ compare
- การโปรแกรมเชิงเส้นเชิงสุ่มการจำลอง↔ compare
- การหาค่าเหมาะที่สุดหลายวัตถุประสงค์เชิงสุ่มการจำลอง↔ compare