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Die stochastische Optimierung beschäftigt sich mit Optimierungsproblemen unter Unsicherheiten. Bei diesen Optimierungsproblemen sind einige der Eingabedaten nicht bekannt zum Zeitpunkt der Entscheidungsfindung. Die stochastische Optimierung legt nun zugrunde, dass Informationen über die Verteilung der Eingabedaten bekannt sind. Diese Informationen werden dann in die Entscheidungsmodelle einbezogen um so optimale Entscheidungen unter Unsicherheiten zu treffen.