stochastisches Optimierungsmodell

Wenn die einem OM zugrunde liegenden Daten nicht sicher bekannt sind, ergibt sich ein stochastisches OM. Anstelle deterministischer Parameter sind Zufallsvariablen zu berücksichtigen. Es lässt sich nicht ohne Weiteres ein lösbares Modell aufstellen, da sich aufgrund der Datenunsicherheit a priori häufig weder feststellen lässt, ob eine Lösung zulässig noch ob sie optimal ist bzw. sein wird. Um zu Lösungsvorschlägen zu gelangen, werden deterministische Ersatzmodelle aufgestellt. Bezieht sich die Unsicherheit auf die Zielfunktion, ist eine aggregierte Zielfunktion zu bilden, die z.B. in der Maximierung des Erwartungswertes besteht. Sind auch die Nebenbedingungen des stochastischen Modells von Unsicherheit betroffen, ergibt sich die Schwierigkeit, dass Lösungen nur für einzelne mögliche Datenkonstellationen zulässig, für andere aber unzulässig sind. Hier gibt es verschiedene Möglichkeiten der Ersatzformulierung von Nebenbedingungen wie Chance Constrained- und Kompensationsansätze.

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