Stochastische Optimierung

Stochastische Optimierung ist ein Prozess, der zufällige Variablen generiert und nutzt, um eine spezifische Zielfunktion zu optimieren. Diese Methode verläuft in der Regel iterativ und sucht schrittweise nach dem Minimum oder Maximum der Zielfunktion. Stochastische Optimierung ist in nicht-konvexen Funktionenräumen anwendbar, wo traditionelle deterministische Optimierungsverfahren wie lineare oder quadratische Programmierung ineffektiv sind. Ihr Kern liegt darin, die Optimierungseffizienz und -robustheit durch zufällige Exploration zu verbessern, was sie in verschiedenen Anwendungen weit verbreitet macht.