Ciao comunità!!!
Una query, correlata all'ottimizzazione multi-obiettivo... JMP sarà in grado di ottimizzare l'incertezza degli input discreti casuali (numeri interi) in "1 singolo passaggio"?... ovvero, JMP sarà in grado di trovare la migliore combinazione di input da utilizzare (numeri interi) e il rischio associato con ogni strategia?...e quindi poter ricercare strategie che permettano di minimizzare i rischi pur raggiungendo gli obiettivi?
Cioè, prendi qualsiasi problema di ottimizzazione e chiedi a JMP di sostituire i valori incerti con funzioni di distribuzione di probabilità (interi - discreti) che rappresentano un intervallo di valori possibili e per ogni soluzione di prova trovata da JMP durante l'ottimizzazione, JMP esegue una simulazione Monte Carlo, trovando la combinazione di celle regolabili che fornisce i migliori risultati di simulazione che riducono al minimo il rischio di fronte all'incertezza?.
