Che cos'è la programmazione stocastica?
La programmazione stocastica gestisce complesse domande di ottimizzazione matematica in cui variabili sconosciute creano una serie di possibili soluzioni. Ciò può comportare il prendere un modello attraverso una serie di fasi, ognuna delle quali può essere influenzata da variabili separate. I matematici possono applicarlo a problemi legati al processo decisionale, all'allocazione delle risorse e ad attività simili. È anche un argomento di studio accademico, in cui i ricercatori lavorano allo sviluppo di nuovi e più efficaci modelli di programmazione stocastica da applicare alle situazioni del mondo reale.
I problemi di ottimizzazione possono diventare estremamente complessi. In forme più elementari, le variabili sono tutte note, il che rende possibile eseguirle attraverso un'equazione per capire la soluzione più appropriata. Questo di solito non è possibile con una situazione in cui i parametri sono meno certi e variabili sconosciute potrebbero influenzare il risultato. I programmatori stocastici si basano su una distribuzione di probabilità per stimare l'intervallo delle variabili e applicarlo all'equazione.
Esempi comuni possono emergere nella modellistica matematica di eventi nell'ambiente naturale. Quando le farfalle depongono le uova, ad esempio, vogliono ottimizzare le possibilità di covare e svilupparsi in larve e poi farfalle adulte. Un modello di programmazione stocastica può fornire informazioni sulle migliori serie di decisioni che la farfalla potrebbe prendere. Le variabili possono includere predazione, sbalzi di temperatura e altri problemi che inibiscono la schiusa o uccidono le larve prima che raggiungano l'età adulta. Il matematico può lavorare attraverso una serie di fasi per ottimizzare il problema.
Le decisioni in ogni fase possono interrompere o aprire le decisioni al successivo. La programmazione stocastica deve essere flessibile per raggiungere la soluzione ottimale, pur imponendo un certo ordine alle decisioni per consentire di quantificarle in un problema di matematica. Il livello di complessità può dipendere dalla natura del problema; alcuni sono semplicemente disposti in due fasi, mentre altri possono comportare multipli. Per ogni fase, è possibile determinare la soluzione ottimale e considerare l'impatto che avrà sul processo decisionale lungo la linea.
I ricercatori possono utilizzare questo strumento in vari modi, dall'analisi del comportamento animale alla visione dei processi alla base delle decisioni nel mondo aziendale. Può anche essere utilizzato per la modellazione matematica per supportare le decisioni in contesti aziendali. I trader di titoli, ad esempio, possono considerare la programmazione stocastica come uno degli strumenti disponibili per esplorare soluzioni ottimali ai problemi. Gli analisti possono eseguire calcoli di questa natura o utilizzare programmi software che consentono loro di impostare automaticamente i problemi e di eseguirli attraverso una serie di possibili scenari.