Introduction to Stochastic Programming

In deze uitgebreid bijgewerkte editie van "Introduction to Stochastic Programming" wordt een grondige inleiding gegeven in de wereld van stochastic programming. Dit boek is ontworpen voor studenten met een basiskennis van lineaire programmering, elementaire analyse en kansrekening. De auteurs presenteren een breed overzicht van de belangrijkste thema's en methodes binnen het vakgebied, met als doel studenten te helpen een intuïtie te ontwikkelen over hoe onzekerheid kan worden gemodelleerd in wiskundige problemen. Ze leggen uit welke veranderingen onzekerheid met zich meebrengt voor het besluitvormingsproces en welke technieken kunnen worden ingezet om deze onzekerheid te beheersen.

De eerste hoofdstukken van het boek bevatten enkele uitwerkte voorbeelden van stochastic programming en demonstreren hoe een stochastic model formeel wordt opgebouwd. Bovendien worden de eigenschappen van stochastic programma's besproken, evenals de basisoplossingstechnieken die worden gebruikt om deze op te lossen. In de updates van deze editie is er significante nieuwe inhoud toegevoegd, waaronder innovatieve benaderingen voor discrete variabelen, recente resultaten over risicomaatregelen in modellering en Monte Carlo-samplingmethoden.

Een nieuw hoofdstuk behandelt de relaties met andere methoden, zoals approximatieve dynamische programmering, robuuste optimalisatie en online methoden. Deze toevoegingen reflecteren de snelle ontwikkeling binnen het vakgebied, dat steeds meer wordt toegepast in diverse domeinen, zoals landbouw, financiële planning, industriële engineering en computernetwerken. Het boek is rijkelijk geïllustreerd met hoofdstukoverzichten, voorbeelden en oefenopgaven, waardoor het niet alleen geschikt is voor studenten, maar ook voor onderzoekers en professionals in de operationele research en optimalisatie.

De uitgebreide en diverse dekking van het materiaal, samen met de heldere uitleg van modellen en technieken, maken deze tekst tot een ideaal leerboek voor iedereen die zich in dit groeiende onderzoeksgebied wil verdiepen. Met zijn duidelijke structuur en effectieve uitleg biedt dit boek een goed tempo en een brede introductie tot stochastic programming. Het is een waardevolle bron voor studenten en professionals die hun kennis van het modelleren en oplossen van problemen met onzekerheid willen versterken.