Стохастичне лінійне програмування — оптимізація в умовах невизначеності з випадковими параметрами
Стохастичне лінійне програмування (СЛП) розширює класичне лінійне програмування на випадки, коли деякі параметри моделі — витрати, попит, доступність ресурсів — є невизначеними та моделюються як випадкові змінні. Оптимізуючи очікувані витрати за ймовірнісним розподілом сценаріїв, СЛП формує рішення, які залишаються здійсненними та майже оптимальними в діапазоні можливих майбутніх станів, а не для одного припущеного стану світу.
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
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Linear Programming — Optimization under uncertainty with random parameters. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Метод Монте-КарлоПрийняття рішень↔ compare
- Лінійне програмування з робастністю (Robust Linear Programming, RLP)Імітаційне моделювання↔ compare
- Стохастичне динамічне програмуванняІмітаційне моделювання↔ compare
- Стохастичне цільове програмуванняІмітаційне моделювання↔ compare
- Стохастичне змішано-цілочисельне програмуванняІмітаційне моделювання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →