什么是随机规划(Stochastic Programming )？

随机规划处理复杂的数学优化问题，其中未知变量会产生许多可能的解决方案。这可能涉及将一个模型通过一系列阶段，每一个阶段都可能受到独立变量的影响。数学家可以将其应用于与决策、资源分配和，这也是一个学术研究的课题，研究人员致力于开发新的、更有效的随机规划模型，以应用于现实世界的情况。随机规划处理复杂的数学优化问题，其中未知变量创造了许多可能解决方案。优化问题可能变得非常复杂。在更基本的形式中，变量都是已知的，这使得通过方程来计算最合适的解是可能的。在参数不太确定的情况下，这通常是不可能的，未知变量可能会对结果产生影响。随机程序员依赖概率分布来估计变量的范围，并将其应用于方程中。在自然环境中事件的数学建模中可以出现常见的例子。例如，当蝴蝶产卵时，它们想优化孵化并发育成幼虫和成虫的几率。一个随机规划模型可以提供关于蝴蝶所能做出的一系列最佳决策的信息。变量可能包括捕食、温度变化和其他阻碍孵化或在幼虫成年前将其杀死的问题数学家可以通过一系列的阶段来优化问题，每个阶段的决策可以切断或打开下一个阶段的决策随机规划需要具有灵活性，以达到最优解，同时还要对决策施加一定的顺序，以便在数学问题中量化决策。复杂程度取决于问题的性质；有些简单地分为两个阶段，而另一些可能涉及多个阶段。对于每个阶段，可以确定最佳解决方案，并考虑其对沿线决策的影响。研究人员可以多种方式使用该工具，从分析动物行为到研究企业决策背后的过程。它也可以用于数学建模，以支持商业环境下的决策。例如，证券交易员可能会将随机规划视为探索问题最佳解决方案的工具之一。分析师可以执行这种性质的计算，也可以使用允许他们自动设置问题并在一系列可能情况下运行的软件程序。