Approssimazioni trattabili della casualità
Che si tratti di produzione, economia o di project management, le misure di interesse cambiano in un modo casuale piuttosto che deterministico nel corso del tempo. La soluzione di questi problemi spesso si basa su approssimazioni, esse stesse indirizzate in probabilità e statistica. La programmazione dinamica è un approccio di ottimizzazione che scinde problemi complessi in problemi semplici e trattabili. Il progetto STOCHASTICOPT (“Efficient approximation for stochastic optimization), finanziato dall’UE, ha sviluppato una metodologia generale e facile da usare per ricavare algoritmi di approssimazione semplificati (schemi di approssimazione temporale completamente polinomiali (FPTAS)) per problemi stocastici complessi. La tecnica STOCHASTICOPT è stata utilizzata per risolvere un problema di inventario e fabbricazione fondamentale. È attualmente in fase di applicazione a ulteriori problemi in questi settori, nonché a quello finanziario. Il controllo dell’inventario richiede decisioni complicate da prendere su molti prodotti, in particolare nei grandi impianti industriali. Nel controllo stocastico dell’inventario, una decisione complessa su un gran numero di prodotti può essere suddivisa in decisioni più piccole sui singoli prodotti. I FPTAS sono perfettamente adatti a risolvere questi problemi su singoli prodotti. I FPTAS convenzionali applicati al settore finanziario sono concentrati sulla riduzione al minimo dei costi o sulla massimizzazione dei ricavi. STOCHASTICOPT ha fornito una nuova dimensione molto importante con FPTAS concepiti per massimizzare il profitto, la differenza tra ricavi e costi. I FPTAS sono stati applicati a vari aspetti delle funzioni di costo che riguardano il costo di realizzazione di un prodotto (output) rispetto al costo degli input. Infine, gli scienziati hanno ampliato il framework a un lasso di tempo più generale (non limitato) e lo hanno applicato per studiare il trade-off tempo-costo come riferito alla pianificazione del progetto. I modelli matematici prevedono l’evoluzione dei sistemi basati su determinati input e possono essere strumenti decisionali inestimabili. STOCHASTICOPT ha sviluppato modelli per l’ottimizzazione dei processi stocastici che promettono di migliorare la competitività e l’efficienza dei settori dell’UE da quello produttivo a quello finanziario.
