Стохастичне цільове програмування — оптимізація багатьох цілей в умовах невизначеності
Стохастичне цільове програмування (SGP) розширює класичне цільове програмування для роботи з невизначеністю в цільових показниках, коефіцієнтах обмежень або параметрах правої частини. Включаючи імовірнісні обмеження та стохастичні компоненти цільової функції, воно знаходить рішення, які задовольняють декілька цілей на прийнятних рівнях ймовірності, що робить його придатним для задач прийняття рішень, де дані за своєю природою є невизначеними або змінними.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Програмування цілейПрийняття рішень↔ compare
- Багатокритеріальне цільове програмуванняІмітаційне моделювання↔ compare
- Программування цілей з робастністюІмітаційне моделювання↔ compare
- Стохастичне цілочисельне програмуванняІмітаційне моделювання↔ compare
- Стохастичне лінійне програмуванняІмітаційне моделювання↔ compare
- Стохастична багатоцільова оптимізаціяІмітаційне моделювання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →