Hva er stokastisk programmering?

Stokastisk programmering håndterer komplekse matematiske optimaliseringsspørsmål der ukjente variabler skaper en rekke mulige løsninger.Dette kan innebære å ta en modell gjennom en serie stadier, som hver kan påvirkes av separate variabler.Matematikere kan bruke dette på problemer relatert til beslutningstaking, ressursallokering og lignende aktiviteter.Det er også et emne for akademisk studie, der forskere jobber med utvikling av nye og mer effektive stokastiske programmeringsmodeller for å gjelde for situasjoner i den virkelige verden.

Optimaliseringsproblemer kan bli ekstremt komplekse.I mer grunnleggende former er variablene alle kjent, noe som gjør det mulig å kjøre dem gjennom en ligning for å finne ut den mest passende løsningen.Dette er vanligvis ikke mulig med en situasjon der parametrene er mindre sikre, og ukjente variabler kan ha innflytelse på utfallet.Stokastiske programmerere er avhengige av en sannsynlighetsfordeling for å estimere rekkevidden for variablene og anvende dette på ligningen.

Vanlige eksempler kan komme opp i matematisk modellering av hendelser i det naturlige miljøet.Når sommerfugler legger egg, for eksempel, ønsker de å optimalisere sjansene for klekking og utvikle seg til larver og deretter voksne sommerfugler.En stokastisk programmeringsmodell kan gi informasjon om den beste serien med beslutninger sommerfuglen kan ta.Variabler kan omfatte predasjon, temperaturendringer og andre problemer som hemmer klekking eller dreper larvene av før de når voksen alder.Matematikeren kan jobbe gjennom en serie stadier for å optimalisere problemet.

avgjørelser på hvert trinn kan kutte av eller åpne for beslutninger ved det neste.Stokastisk programmering må være fleksibel for å nå den optimale løsningen, samtidig som de påfører en viss ordre om beslutningene for å gjøre det mulig å kvantifisere dem i et matematikkproblem.Kompleksitetsnivået kan avhenge av problemets art;Noen er ganske enkelt lagt ut i to trinn, mens andre kan involvere multipler.For hvert trinn er det mulig å bestemme den optimale løsningen, og å vurdere virkningen det vil ha på beslutninger langs linjen.

Forskere kan bruke dette verktøyet på en rekke måter, fra å analysere dyreatferd til å se på prosessenebak beslutninger i bedriftsverdenen.Det kan også brukes til matematisk modellering for å støtte beslutninger i innstillinger som virksomhet.Verdipapirhandlere kan for eksempel vurdere stokastisk programmering som et av verktøyene som er tilgjengelige for å utforske optimale løsninger på problemer.Analytikere kan utføre beregninger av denne art eller kan bruke programmer som lar dem sette opp problemer automatisk og kjøre dem gjennom en serie mulige scenarier.