Was ist stochastische Programmierung?

Stochastische Programmierung behandelt komplexe Fragen der mathematischen Optimierungsfragen, bei denen unbekannte Variablen eine Reihe möglicher Lösungen erstellen. Dies kann darin bestehen, ein Modell durch eine Reihe von Stufen zu führen, von denen jedes durch separate Variablen beeinflusst werden kann. Mathematiker können dies auf Probleme im Zusammenhang mit Entscheidungsfindung, Ressourcenallokation und ähnlichen Aktivitäten anwenden. Es ist auch ein Thema akademischer Studie, in dem Forscher an der Entwicklung neuer und effektiverer stochastischer Programmiermodelle arbeiten, um sich auf reale Situationen anzuwenden. In grundlegenderen Formen sind alle Variablen bekannt, was es ermöglicht, sie durch eine Gleichung durchzuführen, um die am besten geeignete Lösung herauszufinden. Dies ist normalerweise nicht möglich mit einer Situation, in der die Parameter weniger sicher sind, und unbekannte Variablen können einen Einfluss auf das Ergebnis haben. Stochastische Programmierer verlassen sich auf eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, um den Bereich der Variablen zu schätzen undWenden Sie dies auf die Gleichung an. Wenn Schmetterlinge zum Beispiel Eier legen, wollen sie die Wahrscheinlichkeit des Schlüpfens und Entwickelns zu Larven und dann zu erwachsenen Schmetterlingen optimieren. Ein stochastisches Programmiermodell kann Informationen zu den besten Reihe von Entscheidungen liefern, die der Schmetterling treffen kann. Variablen können Raubtiere, Temperaturänderungen und andere Probleme umfassen, die das Schlüpfen oder Abtöten der Larven abhemmen, bevor sie das Erwachsenenalter erreichen. Der Mathematiker kann eine Reihe von Phasen durcharbeiten, um das Problem zu optimieren.

Entscheidungen in jeder Phase können bei der nächsten Entscheidungen abschneiden oder öffnen. Die stochastische Programmierung muss flexibel sein, um die optimale Lösung zu erreichen, während die Entscheidungen eine gewisse Ordnung auferlegen, um sie in einem mathematischen Problem zu quantifizieren. Der Komplexitätsgrad kann von der NAT abhängenure des Problems; Einige sind einfach in zwei Phasen angelegt, während andere möglicherweise Multiplikatoren beinhalten. Für jede Phase ist es möglich, die optimale Lösung zu bestimmen und die Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung entlang der Linie zu berücksichtigen.

Forscher können dieses Tool auf verschiedene Weise verwenden, von der Analyse von Tierverhalten bis hin zur Betrachtung der Prozesse hinter Entscheidungen in der Unternehmenswelt. Es kann auch für die mathematische Modellierung verwendet werden, um Entscheidungen in Umgebungen wie Business zu unterstützen. Wertpapierhändler können beispielsweise die stochastische Programmierung als eines der Tools betrachten, um optimale Lösungen für Probleme zu untersuchen. Analysten können Berechnungen dieser Art durchführen oder Softwareprogramme verwenden, mit denen sie Probleme automatisch einrichten und durch eine Reihe möglicher Szenarien ausführen können.