Bonjour la communauté !!!
Une requête, liée à l'optimisation multi-objectifs... JMP pourra-t-il optimiser l'incertitude des entrées discrètes aléatoires (nombres entiers) en "1 étape unique" ?... c'est-à-dire que JMP sera en mesure de trouver la meilleure combinaison d'entrées à utiliser (nombres entiers) et le risque associé avec chaque stratégie ?... et pouvoir ainsi rechercher des stratégies qui permettent de minimiser les risques tout en atteignant les objectifs ?
Autrement dit, prenez n'importe quel problème d'optimisation et demandez à JMP de remplacer les valeurs incertaines par des fonctions de distribution de probabilité (entiers - discrets) représentant une plage de valeurs possibles et pour chaque solution d'essai trouvée par JMP lors de l'optimisation, JMP exécute une simulation de Monte Carlo, trouvant la combinaison de cellules ajustables qui fournit les meilleurs résultats de simulation qui minimisent les risques face à l'incertitude ?.
