Hva er stokastisk programmering?

Stokastisk programmering håndterer komplekse matematiske optimaliseringsspørsmål der ukjente variabler skaper en rekke mulige løsninger. Dette kan innebære å ta en modell gjennom en serie stadier, som hver kan påvirkes av separate variabler. Matematikere kan bruke dette på problemer relatert til beslutninger, ressursfordeling og lignende aktiviteter. Det er også et emne for akademisk studie, der forskere jobber med utvikling av nye og mer effektive stokastiske programmeringsmodeller for å gjelde situasjoner i den virkelige verden.

Optimeringsproblemer kan bli ekstremt kompliserte. I mer grunnleggende former er variablene alle kjent, noe som gjør det mulig å kjøre dem gjennom en ligning for å finne ut den mest passende løsningen. Dette er vanligvis ikke mulig i en situasjon der parametrene er mindre sikre, og ukjente variabler kan ha innflytelse på utfallet. Stokastiske programmerere er avhengige av en sannsynlighetsfordeling for å estimere omfanget av variablene og anvende dette på ligningen.

Vanlige eksempler kan komme opp i matematisk modellering av hendelser i det naturlige miljøet. Når for eksempel sommerfugler legger egg, ønsker de å optimalisere sjansene for å klekkes og utvikle seg til larver og deretter voksne sommerfugler. En stokastisk programmeringsmodell kan gi informasjon om den beste rekke beslutninger som sommerfuglen kan ta. Variabler kan omfatte predasjon, temperaturendringer og andre problemer som hemmer klekking eller dreper larvene før de når voksen alder. Matematikeren kan jobbe gjennom en serie stadier for å optimalisere problemet.

Vedtak på hvert trinn kan avskjære eller åpne for beslutninger i det neste. Stokastisk programmering må være fleksibel for å oppnå den optimale løsningen, samtidig som de pålegger beslutningene å gjøre det mulig å tallfeste dem i et matematikkproblem. Nivået på kompleksitet kan avhenge av problemets natur; noen er ganske enkelt lagt ut i to trinn, mens andre kan involvere multipler. For hvert trinn er det mulig å bestemme den optimale løsningen, og å vurdere hvilken innvirkning det vil ha på beslutninger langs linjen.

Forskere kan bruke dette verktøyet på en rekke måter, fra analyse av dyrs oppførsel til å se på prosessene bak beslutninger i bedriftsverdenen. Det kan også brukes til matematisk modellering for å støtte beslutninger i innstillinger som virksomhet. Verdipapirhandlere kan for eksempel vurdere stokastisk programmering som et av verktøyene som er tilgjengelige for å utforske optimale løsninger på problemer. Analytikere kan utføre beregninger av denne art eller kan bruke programmer som lar dem sette opp problemer automatisk og kjøre dem gjennom en rekke mulige scenarier.