什么是隨機規劃(Stochastic Programming )？

隨機規劃處理復雜的數學優化問題，其中未知變量會產生許多可能的解決方案。這可能涉及將一個模型通過一系列階段，每一個階段都可能受到獨立變量的影響。數學家可以將其應用于與決策、資源分配和，這也是一個學術研究的課題...

隨機規劃處理復雜的數學優化問題，其中未知變量會產生許多可能的解決方案。這可能涉及將一個模型通過一系列階段，每一個階段都可能受到獨立變量的影響。數學家可以將其應用于與決策、資源分配和，這也是一個學術研究的課題，研究人員致力于開發新的、更有效的隨機規劃模型，以應用于現實世界的情況。

隨機規劃處理復雜的數學優化問題，其中未知變量創造了許多可能解決方案。優化問題可能變得非常復雜。在更基本的形式中，變量都是已知的，這使得通過方程來計算最合適的解是可能的。在參數不太確定的情況下，這通常是不可能的，未知變量可能會對結果產生影響。隨機程序員依賴概率分布來估計變量的范圍，并將其應用于方程中。在自然環境中事件的數學建模中可以出現常見的例子。例如，當蝴蝶產卵時，它們想優化孵化并發育成幼蟲和成蟲的幾率。一個隨機規劃模型可以提供關于蝴蝶所能做出的一系列最佳決策的信息。變量可能包括捕食、溫度變化和其他阻礙孵化或在幼蟲成年前將其殺死的問題數學家可以通過一系列的階段來優化問題，每個階段的決策可以切斷或打開下一個階段的決策隨機規劃需要具有靈活性，以達到最優解，同時還要對決策施加一定的順序，以便在數學問題中量化決策。復雜程度取決于問題的性質；有些簡單地分為兩個階段，而另一些可能涉及多個階段。對于每個階段，可以確定最佳解決方案，并考慮其對沿線決策的影響。研究人員可以多種方式使用該工具，從分析動物行為到研究企業決策背后的過程。它也可以用于數學建模，以支持商業環境下的決策。例如，證券交易員可能會將隨機規劃視為探索問題最佳解決方案的工具之一。分析師可以執行這種性質的計算，也可以使用允許他們自動設置問題并在一系列可能情況下運行的軟件程序。

發表于 2020-09-08 03:30
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分類：科學教育

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