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확률적 계획법

수학적 최적화 분야에서 확률적 계획(確率的計劃, 영어: stochastic program 스토캐스틱 프로그램[*])은 일부 또는 모든 문제 매개변수가 불확실하지만 알려진 확률 분포를 따르는 최적화 문제이며 확률적 계획법(確率的計劃法, 영어: stochastic programming 스토캐스틱 프로그래밍[*])은 확률적 계획문제를 모델링하고 풀어내기 위한 프레임워크다.[1][2] 확률적 계획법의 핵심은 불확실한 환경에서 최적의 의사결정을 찾는 것으로 결정적 최적화 (deterministic optimization)와 대조 된다. 확률적 계획법은 불확실성이 의사결정에 큰 영향을 끼치는 금융에서 운송, 에너지 최적화에 이르기까지 광범위한 분야에 적용되고 있다.[3][4]

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각주 편집

  1. ↑ Shapiro, Alexander; Dentcheva, Darinka; Ruszczyński, Andrzej (2009). 《Lectures on stochastic programming: Modeling and theory》 (PDF). MPS/SIAM Series on Optimization 9. Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM). xvi+436쪽. ISBN 978-0-89871-687-0. MR 2562798. 2020년 3월 24일에 원본 문서 (PDF)에서 보존된 문서. 2022년 1월 4일에 확인함. 
  2. ↑ Birge, John R.; Louveaux, François (2011). 《Introduction to Stochastic Programming》. Springer Series in Operations Research and Financial Engineering (영국 영어). doi:10.1007/978-1-4614-0237-4. ISBN 978-1-4614-0236-7. ISSN 1431-8598. 
  3. ↑ Stein W. Wallace and William T. Ziemba (eds.). Applications of Stochastic Programming. MPS-SIAM Book Series on Optimization 5, 2005.
  4. ↑ Applications of stochastic programming are described at the following website, Stochastic Programming Community.
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