Wat is stochastische programmering?

Stochastische programmering verwerkt complexe wiskundige optimalisatievragen waarbij onbekende variabelen een aantal mogelijke oplossingen creëren.Dit kan inhouden dat het nemen van een model door een reeks fasen, die elk kunnen worden beïnvloed door afzonderlijke variabelen.Wiskundigen kunnen dit toepassen op problemen met betrekking tot besluitvorming, toewijzing van hulpbronnen en soortgelijke activiteiten.Het is ook een onderwerp van academische studie, waarbij onderzoekers werken aan de ontwikkeling van nieuwe en effectievere stochastische programmeermodellen om van toepassing te zijn op real-world situaties.

Optimalisatieproblemen kunnen uiterst complex worden.In meer basisvormen zijn de variabelen allemaal bekend, waardoor ze door een vergelijking kunnen worden uitgevoerd om de meest geschikte oplossing te achterhalen.Dit is meestal niet mogelijk met een situatie waarin de parameters minder zeker zijn, en onbekende variabelen kunnen een invloed hebben op de uitkomst.Stochastische programmeurs vertrouwen op een waarschijnlijkheidsverdeling om het bereik van de variabelen te schatten en dit toe te passen op de vergelijking.

Veel voorkomende voorbeelden kunnen opkomen in de wiskundige modellering van gebeurtenissen in de natuurlijke omgeving.Wanneer vlinders bijvoorbeeld eieren leggen, willen ze de kansen op uitkomen en zich ontwikkelen tot larven en vervolgens volwassen vlinders optimaliseren.Een stochastisch programmeermodel kan informatie bieden over de beste reeks beslissingen die de vlinder zou kunnen nemen.Variabelen kunnen predatie, temperatuurveranderingen en andere kwesties omvatten die broeden remmen of de larven doden voordat ze de volwassenheid bereiken.Stochastische programmering moet flexibel zijn om de optimale oplossing te bereiken, terwijl het nog steeds een volgorde oplegt aan de beslissingen om het mogelijk te maken om ze in een wiskundeprobleem te kwantificeren.Het niveau van complexiteit kan afhangen van de aard van het probleem;Sommige zijn gewoon in twee fasen aangelegd, terwijl anderen mogelijk veelvouden omvatten.Voor elke fase is het mogelijk om de optimale oplossing te bepalen en om de impact te overwegen die het zal hebben op de besluitvorming in de lijn.

Onderzoekers kunnen deze tool op verschillende manieren gebruiken, van het analyseren van diergedrag tot het kijken naar de processenachter beslissingen in de bedrijfswereld.Het kan ook worden gebruikt voor wiskundige modellering om beslissingen te ondersteunen in instellingen zoals het bedrijfsleven.Effectenhandelaren kunnen bijvoorbeeld stochastische programmering beschouwen als een van de beschikbare tools om optimale oplossingen voor problemen te verkennen.Analisten kunnen dergelijke berekeningen uitvoeren of kunnen softwareprogramma's gebruiken waarmee ze problemen automatisch kunnen opzetten en ze via een reeks mogelijke scenario's kunnen uitvoeren.