Stokastik optimizasyon, rastgelelik ve belirsizlik içeren problemleri çözmek için kullanılan bir optimizasyon yöntemidir. Geleneksel optimizasyon problemlerinden farklı olarak, stokastik optimizasyon problemlerinde eniyileme sürecinde bazı unsurlar rastgelelik içerir. Bu rastgelelik, genellikle problemin çözümünü belirsiz ve/veya karmaşık hale getiren unsurlardır. Bu tür problemlerin çözümü, tam bir kesin çözüm yerine olasılığa dayalı bir yaklaşım gerektirebilir.

Stokastik optimizasyon, çeşitli alanlarda karşılaşılan gerçek dünya problemlerinin çözümünde yaygın bir şekilde kullanılır. Özellikle aşağıdaki durumlarda stokastik optimizasyon yöntemleri tercih edilir:

Unsurlar arasında belirsizlik olduğu durumlar: Örneğin, finansal piyasalardaki varlık fiyatları, hava durumu modelleri veya tıbbi test sonuçları gibi durumlarda belirsizlikler mevcuttur. Bu tür problemlerin çözümü için stokastik yöntemler daha uygun olabilir.

Büyük ölçekli optimizasyon problemleri: Bazı optimizasyon problemleri büyük veri kümeleri ve çok sayıda değişken içerebilir. Bu durumlarda, tam çözüm yöntemleri verimli olmayabilir ve stokastik yaklaşımlar daha hızlı sonuçlar verebilir.

Kaynak kısıtlamaları: Bazı problemler, sınırlı kaynaklar nedeniyle optimize edilemez. Örneğin, bütçe kısıtları altında en uygun yatırım planını bulmak gibi durumlarda stokastik optimizasyon teknikleri kullanılabilir.

Stokastik optimizasyonun popüler yöntemleri arasında genetik algoritmalar, parçacık sürü optimizasyonu, çevrimli markov zinciri monte carlo (MCMC) yöntemleri ve benzetim tabanlı eniyileme bulunmaktadır. Bu yöntemler, farklı türde stokastik problemlere uygulanabilir ve çeşitli uygulama alanlarında başarıyla kullanılmaktadır. Ancak, stokastik optimizasyon yöntemleri, geleneksel optimizasyon yöntemlerine göre daha fazla hesaplama gücü ve zaman gerektirebilir, bu nedenle büyük boyutlu problemlerde dikkatli bir şekilde uygulanmalıdır.