Stochastische Optimierungsprobleme – Entscheidungen unter Unsicherheiten

Wie viel Essen soll die Mensa zubereiten, sodass alle Kunden versorgt werden, aber am Ende möglichst wenig übrigbleibt? Welchen Zug sollte man beim Schach als nächstes machen, um möglichst hohe Chancen auf den Sieg zu haben? Welche Route soll ein Navigationssystem bei unsicherer Verkehrslage vorschlagen? Entscheidungsprobleme tauchen in allen Bereichen des Lebens auf. Normalerweise unterliegen sie dabei Unsicherheiten – die Auswirkungen einer Entscheidung sind nicht genau bekannt. Entscheidungsprobleme unter Unsicherheiten lassen sich mathematisch als stochastische Optimierungsprobleme formulieren. Lösungen solcher Probleme sind sogenannte Policies: Strategien, nach denen systematisch bestmögliche Entscheidungen getroffen werden. In diesem Vortrag werden anhand einiger Beispiele die Komponenten stochastischer Optimierungsprobleme vorgestellt sowie verschiedene Arten von Policies und Lösungsansätzen beleuchtet.

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