Wat is stochastisch programmeren?
Stochastisch programmeren behandelt complexe wiskundige optimalisatievragen waarbij onbekende variabelen een aantal mogelijke oplossingen creëren. Dit kan inhouden dat een model een reeks fasen moet doorlopen, die elk kunnen worden beïnvloed door afzonderlijke variabelen. Wiskundigen kunnen dit toepassen op problemen met betrekking tot besluitvorming, toewijzing van middelen en soortgelijke activiteiten. Het is ook een onderwerp van academisch onderzoek, waar onderzoekers werken aan de ontwikkeling van nieuwe en effectievere stochastische programmeermodellen die van toepassing zijn op situaties uit de praktijk.
Optimalisatieproblemen kunnen extreem complex worden. In meer eenvoudige vormen zijn de variabelen allemaal bekend, waardoor het mogelijk is om ze door een vergelijking te laten lopen om de meest geschikte oplossing te vinden. Dit is meestal niet mogelijk in een situatie waarin de parameters minder zeker zijn en onbekende variabelen van invloed kunnen zijn op de uitkomst. Stochastische programmeurs vertrouwen op een waarschijnlijkheidsverdeling om het bereik van de variabelen te schatten en dit toe te passen op de vergelijking.
Veel voorkomende voorbeelden kunnen komen in wiskundige modellen van gebeurtenissen in de natuurlijke omgeving. Wanneer vlinders eieren leggen, willen ze bijvoorbeeld de kans op uitkomen en zich ontwikkelen tot larven en vervolgens volwassen vlinders optimaliseren. Een stochastisch programmeermodel kan informatie geven over de beste reeks beslissingen die de vlinder kan nemen. Variabelen kunnen predatie, temperatuurveranderingen en andere problemen zijn die uitbroeden verhinderen of de larven doden voordat ze de volwassenheid bereiken. De wiskundige kan een aantal fasen doorlopen om het probleem te optimaliseren.
Besluiten in elke fase kunnen besluiten in de volgende fase afsnijden of openen. Stochastische programmering moet flexibel zijn om tot de optimale oplossing te komen, en toch beslissingen opleggen om het mogelijk te maken ze in een wiskundig probleem te kwantificeren. De complexiteit kan afhangen van de aard van het probleem; sommige zijn eenvoudig ingedeeld in twee fasen, terwijl andere veelvouden kunnen zijn. Voor elke fase is het mogelijk om de optimale oplossing te bepalen en de impact ervan op de besluitvorming langs de lijn te overwegen.
Onderzoekers kunnen deze tool op verschillende manieren gebruiken, van het analyseren van diergedrag tot het kijken naar de processen achter beslissingen in de bedrijfswereld. Het kan ook worden gebruikt voor wiskundige modellering ter ondersteuning van beslissingen in instellingen zoals het bedrijfsleven. Effectenhandelaren kunnen bijvoorbeeld stochastische programmering beschouwen als een van de beschikbare hulpmiddelen om optimale oplossingen voor problemen te verkennen. Analisten kunnen dergelijke berekeningen uitvoeren of softwareprogramma's gebruiken waarmee ze problemen automatisch kunnen instellen en een aantal mogelijke scenario's doorlopen.