TY  - BOOK
AU  - Sara Abdel Baset Mohamed Abdel Hak,
AU  - Ramadan Hamed 
AU  - Maha El-Ashram 
AU  - Zakaria Abdel Samea 
TI  - A stochastic programming approach to optimize 	the multi-response problem
U1  - 519.5 
PY  - 2023///
KW  - Statistics
KW  - qrmak
KW  - Goal Programming (GP)
KW  - Quantile Regression
KW  - Multi Response Optimization (MRO)
KW  -  Chance Constrained
N1  - Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2023; Bibliography: pages 51-53; Issues also as CD
N2  - Response Surface Methodology (RSM) is a mix of statistical and mathematical techniques, it’s important for developing, improving and optimizing processes, its goal is to find response functions to satisfy the quality requirements. The major problem in (RSM) applications is that it includes more than one response which leads to the multi-response optimization (MRO) problem. The classical methods used to solve (MRO) problems do not guarantee optimal designs and solutions because they need long time and depend on the researcher's judgment. Therefore, some researchers used a Goal Programming-based method, but still the optimal solution is not guaranteed. Moreover, (MRO) methods, stated in the literature, used the least square regression method to estimate the relation between the response variables and the decision variables depending on the error normality assumption and disregarding outliers. These methods are deterministic methods as they do not deal with uncertainty. This study aims to construct a stochastic programming model based on chance constrained approach to deal with randomness in the (MRO) problem in order to get the best design and optimum solution considering the response variable and decision variables directly. This is because it estimates the response function using quantile regression which is more powerful to deal with non-normal errors and outliers. It describes the relationship between responses and decision variables at different points of response; it also considers the uncertainty problem, and it presents a simulation study for the suggested model;    منهجية استجابة السطح (RSM) هي دمج الأساليب الإحصائية والرياضية بهدف تطوير و تحسين العمليات والوصول للحل الأمثل لها. الهدف من (RSM) هو إيجاد دالات استجابة  تلبي جميع خصائص الجودة .  المشكلة الرئيسية ل (RSM) هي وجود أكثر من استجابة في معظم التطبيقات ومحاولة تحسين الاستجابة المتعددة (MRO). الطرق الكلاسيكية المستخدمة لحل مشكلة الاستجابة المتعددة لم تتمكن من الوصول الي التصاميم والحلول المثلى كما أنها تستغرق وقتًا طويلاً وتعتمد على حكم الباحث. لذلك استخدم بعض الباحثين طريقة برمجة الهدف لكن مازال  الوصول للحل الأمثل غير مضمون. تستخدم  الأساليب الخاصة بمشكلة الاستجابة  المتعدده الموضحه في الأدبيات طريقة انحدار المربعات الصغرى لتقدير العلاقة بين متغيرات الاستجابة ومتغيرات القرار حيث أنها تستند إلى افتراض الخطأ الطبيعي وتتجاهل القيم المتطرفة. إنها أيضًا طريقة حتمية ولا تتعامل مع عدم اليقين. تهدف هذه الدراسة إلى بناء نموذج برمجة عشوائي يعتمد على نهج مقيد الصدفةالفرصة المقيدة ؛ للتعامل مع العشوائية في مشكلة الاستجابة المتعددة للحصول على أفضل تصميم وأفضل حل مع مراعاة متغيرات الاستجابة ومتغيرات القرار بشكل مباشر. بالأضافه الي تقدير دالة الاستجابة باستخدام الانحدار الجزيئي للتعامل مع الأخطاء غير الطبيعي والقيم المتطرفة. كما أنه قد يتمكن من وصف العلاقة بين متغيرات الاستجابة ومتغيرات التحكم في نقاط مختلفة ، كما يأخذ في الاعتبار مشكلة عدم اليقين ، ويقدم دراسة محاكة للنموذج المقترح
ER  -