Ano ang stochastic programming?

Ang stochastic programming ay humahawak ng mga kumplikadong mga katanungan sa pag -optimize ng matematika kung saan ang mga hindi kilalang mga variable ay lumikha ng isang bilang ng mga posibleng solusyon.Maaaring kasangkot ito sa pagkuha ng isang modelo sa pamamagitan ng isang serye ng mga yugto, ang bawat isa ay maaaring maimpluwensyahan ng magkahiwalay na variable.Maaaring ilapat ito ng mga matematiko sa mga problema na may kaugnayan sa paggawa ng desisyon, paglalaan ng mapagkukunan, at mga katulad na aktibidad.Ito rin ay isang paksa ng pag-aaral sa akademiko, kung saan ang mga mananaliksik ay nagtatrabaho sa pagbuo ng bago at mas epektibong mga modelo ng stochastic programming upang mag-aplay sa mga sitwasyon sa real-mundo.

Ang mga problema sa pag-optimize ay maaaring maging kumplikado.Sa higit pang mga pangunahing form, ang mga variable ay kilala lahat, na ginagawang posible na patakbuhin ang mga ito sa pamamagitan ng isang equation upang malaman ang pinaka naaangkop na solusyon.Hindi ito karaniwang posible sa isang sitwasyon kung saan ang mga parameter ay hindi gaanong tiyak, at ang hindi kilalang mga variable ay maaaring magkaroon ng impluwensya sa kinalabasan.Ang mga stochastic programmer ay umaasa sa isang pamamahagi ng posibilidad upang matantya ang saklaw ng mga variable at ilapat ito sa equation.

Ang mga karaniwang halimbawa ay maaaring dumating sa pagmomolde ng matematika ng mga kaganapan sa natural na kapaligiran.Kapag ang mga butterflies ay naglalagay ng mga itlog, halimbawa, nais nilang mai -optimize ang mga pagkakataon na mapisa at umuunlad sa mga larvae at pagkatapos ay may sapat na gulang na butterflies.Ang isang stochastic na modelo ng programming ay maaaring magbigay ng impormasyon tungkol sa pinakamahusay na serye ng mga pagpapasya na maaaring gawin ng butterfly.Ang mga variable ay maaaring magsama ng predation, mga pagbabago sa temperatura, at iba pang mga isyu na pumipigil sa pag -hatch o patayin ang larvae bago sila umabot sa pagtanda.Ang matematiko ay maaaring gumana sa pamamagitan ng isang serye ng mga yugto upang ma -optimize ang problema.

Ang mga pagpapasya sa bawat yugto ay maaaring maputol o magbukas ng mga pagpapasya sa susunod.Ang stochastic programming ay kailangang maging kakayahang umangkop upang maabot ang pinakamainam na solusyon, habang nagpapataw pa rin ng ilang pagkakasunud -sunod sa mga pagpapasya upang maging posible upang mabuo ang mga ito sa isang problema sa matematika.Ang antas ng pagiging kumplikado ay maaaring nakasalalay sa likas na katangian ng problema;Ang ilan ay inilatag lamang sa dalawang yugto, habang ang iba ay maaaring kasangkot sa maraming mga.Para sa bawat yugto, posible na matukoy ang pinakamainam na solusyon, at isaalang -alang ang epekto nito sa paggawa ng desisyon sa linya.sa likod ng mga pagpapasya sa mundo ng korporasyon.Maaari rin itong magamit para sa pagmomolde ng matematika upang suportahan ang mga pagpapasya sa mga setting tulad ng negosyo.Ang mga negosyante ng seguridad, halimbawa, ay maaaring isaalang -alang ang stochastic programming bilang isa sa mga tool na magagamit upang galugarin ang pinakamainam na solusyon sa mga problema.Ang mga analyst ay maaaring magsagawa ng mga kalkulasyon ng kalikasan na ito o maaaring gumamit ng mga programa ng software na nagbibigay -daan sa kanila upang awtomatikong mag -set up ng mga problema at patakbuhin ang mga ito sa pamamagitan ng isang serye ng mga posibleng mga sitwasyon.