Hvad er stokastisk programmering?
Stokastisk programmering håndterer komplekse matematiske optimeringsspørgsmål, hvor ukendte variabler skaber et antal mulige løsninger. Dette kan indebære, at man tager en model gennem en række trin, som hver kan påvirkes af separate variabler. Matematikere kan anvende dette til problemer i forbindelse med beslutningstagning, ressourcetildeling og lignende aktiviteter. Det er også et emne for akademisk undersøgelse, hvor forskere arbejder med udvikling af nye og mere effektive stokastiske programmeringsmodeller til anvendelse i situationer i den virkelige verden.
Optimeringsproblemer kan blive ekstremt komplekse. I mere basale former er variablerne alle kendte, hvilket gør det muligt at køre dem gennem en ligning for at finde ud af den mest passende løsning. Dette er normalt ikke muligt i en situation, hvor parametrene er mindre sikre, og ukendte variabler kunne have indflydelse på resultatet. Stokastiske programmerere er afhængige af en sandsynlighedsfordeling for at estimere variablenes rækkevidde og anvende dette på ligningen.
Almindelige eksempler kan komme op i matematisk modellering af begivenheder i det naturlige miljø. Når for eksempel sommerfugle lægger æg, ønsker de at optimere chancerne for at klekkes og udvikle sig til larver og derefter voksne sommerfugle. En stokastisk programmeringsmodel kan give information om den bedste række beslutninger, som sommerfuglen kunne tage. Variabler kan omfatte predation, temperaturændringer og andre problemer, der hæmmer udklækning eller dræber larverne, før de når voksen alder. Matematikeren kan arbejde gennem en række faser for at optimere problemet.
Beslutninger på hvert trin kan afskære eller åbne beslutninger i det næste. Stokastisk programmering skal være fleksibel for at nå den optimale løsning, samtidig med at der pålægges beslutninger om at gøre det muligt at kvantificere dem i et matematisk problem. Niveauet for kompleksitet kan afhænge af problemets art; nogle er simpelthen lagt i to faser, mens andre muligvis involverer multipla. For hvert trin er det muligt at bestemme den optimale løsning og overveje, hvilken indflydelse det vil have på beslutningstagningen langs linjen.
Forskere kan bruge dette værktøj på forskellige måder, fra analyse af dyreopførsel til at se på processerne bag beslutninger i virksomhedsverdenen. Det kan også bruges til matematisk modellering til at understøtte beslutninger i indstillinger som forretning. Værdipapirhandlere kan for eksempel betragte stokastisk programmering som et af de tilgængelige værktøjer til at udforske optimale løsninger på problemer. Analytikere kan udføre beregninger af denne art eller kan bruge softwareprogrammer, der giver dem mulighed for automatisk at konfigurere problemer og køre dem gennem en række mulige scenarier.