Lập trình Mục tiêu Ngẫu nhiên — Tối ưu hóa Nhiều Mục tiêu Dưới Điều kiện Bất định
Lập trình Mục tiêu Ngẫu nhiên (SGP) mở rộng lập trình mục tiêu cổ điển để xử lý sự bất định trong các mục tiêu, hệ số ràng buộc hoặc các tham số vế phải. Bằng cách kết hợp các ràng buộc xác suất và các thành phần mục tiêu ngẫu nhiên, nó tìm ra các giải pháp đáp ứng nhiều mục tiêu ở các mức xác suất chấp nhận được, làm cho nó phù hợp với các bài toán quyết định mà dữ liệu vốn dĩ không chắc chắn hoặc biến đổi.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Goal Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Lập trình mục tiêuRa quyết định↔ compare
- Lập trình mục tiêu đa mục tiêuMô phỏng↔ compare
- Lập trình Mục tiêu Mạnh mẽMô phỏng↔ compare
- Lập trình số nguyên ngẫu nhiênMô phỏng↔ compare
- Quy hoạch tuyến tính ngẫu nhiênMô phỏng↔ compare
- Tối ưu hóa Đa mục tiêu Ngẫu nhiênMô phỏng↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →