Skip to main content

Hvad er stokastisk programmering?

Stokastiske programmeringshåndtag komplekse matematiske optimeringsspørgsmål, hvor ukendte variabler skaber et antal mulige løsninger.Dette kan involvere at tage en model gennem en række trin, som hver kan påvirkes af separate variabler.Matematikere kan anvende dette på problemer i forbindelse med beslutningstagning, ressourcetildeling og lignende aktiviteter.Det er også genstand for akademisk undersøgelse, hvor forskere arbejder med udviklingen af nye og mere effektive stokastiske programmeringsmodeller til anvendelse på virkelige situationer.

Optimeringsproblemer kan blive ekstremt komplekse.I mere basale former er variablerne alle kendt, hvilket gør det muligt at køre dem gennem en ligning for at finde ud af den mest passende løsning.Dette er normalt ikke muligt med en situation, hvor parametrene er mindre sikre, og ukendte variabler kan have indflydelse på resultatet.Stokastiske programmerere er afhængige af en sandsynlighedsfordeling for at estimere variablerne og anvende dette på ligningen.

Almindelige eksempler kan komme op i matematisk modellering af begivenheder i det naturlige miljø.Når sommerfugle for eksempel lægger æg, ønsker de at optimere chancerne for at klække 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, inden de når voksenlivet.Matematikeren kan arbejde gennem en række faser for at optimere problemet.

Beslutninger på hvert trin kan afskære eller åbne beslutninger ved det næste.Stokastisk programmering skal være fleksibel for at nå den optimale løsning, mens den stadig pålægger en vis orden på beslutningerne om at gøre det muligt at kvantificere dem i et matematikproblem.Niveauet for kompleksitet kan afhænge af problemets art;Nogle er simpelthen lagt i to faser, mens andre kan involvere multipla.For hvert trin er det muligt at bestemme den optimale løsning og overveje den indflydelse, det vil have på beslutningstagning langs linjen.

Forskere kan bruge dette værktøj på forskellige måder, fra at analysere dyreopførsel til at se på processerneBag beslutninger i erhvervslivet.Det kan også bruges til matematisk modellering til støtte for beslutninger i omgivelser 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 indstille problemer og køre dem gennem en række mulige scenarier.