| Publikationsart: |
Workshop- oder Konferenzbeitrag |
| Autor(en): |
Oliver Mußhoff; Norbert Hirschauer |
| Titel: |
Simulationsbasierte
stochastisch-dynamische Programmierung
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| Erschienen in: |
Mobile Information - Chancen für die Agrarwirtschaft und ihre Partner Berichte der 2003
S. 99-103 |
| Veranstaltung: |
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| Herausgeber: |
Hans-Joachim Budde |
| Verlag: |
Gesellschaft für Informatik in der Landwirtschaft (GIL)
http://www.gil.de
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| Erscheinungsort: |
Aachen |
| ISBN: |
3-932987-05-5 |
| Erstveröffentlichung: |
2003 |
| Veröffentlichung auf edoc: |
24.10.2006 |
| Status: |
published
peer_reviewed |
| Volltext: |
pdf
(urn:nbn:de:kobv:11-10069624)
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| Fachgebiet(e): |
Informatik ;
Landwirtschaft, Veterinärmedizin ;
Wirtschaft |
| Schlagwörter (ger): |
Programmierung, Stochastik, dynamische Programmierung, Agrarwirtschaft und Informatik, simulationsbasierte Programmierung |
| Einrichtung: |
Humboldt-Universität zu Berlin |
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| Abstract (ger): |
| Bei der begrenzt rekursiv-stochastischen Simulation wird die stochastische Simulation mit der
dynamischen Programmierung kombiniert. Dies ermöglicht eine außerordentliche Flexibilität
hinsichtlich der Abbildung von Unsicherheit. Das heißt, dass sowohl beliebige stochastische
Prozesse als auch multiple stochastische Variablen (inkl. Korrelationen) problemlos abgebildet
werden können. Das gleiche gilt für eine hohe Anzahl potenzieller Entscheidungszeitpunkte.
Zudem ist die BRSS problemlos in MS-EXCEL umsetzbar (vgl. MUßHOFF et al. 2002). Obwohl
diese Verfahrenskombination immer noch komplex ist, stellt sie einen deutlich „handlicheren“
Ansatz zur Berücksichtigung stochastischer Einflussfaktoren dar als das Entscheidungsbaumverfahren.
Nach einer entsprechenden Programmierung ließen sich dadurch auch komplexe stochastische
Planungsprobleme für den praktischen Anwender zugänglich machen. |
| Abstract (eng): |
| Decision trees, representing the backward recursive dynamic programming approach, are
often not flexible enough to analyze real world decision problems in a risky environment. The
crux is the modeling of risk. Stochastic simulation, in contrast, is a very powerful and flexible
modeling tool for stochastic variables. However, the prevailing belief is that timeinterdependent
decision problems cannot be analyzed by means of a forward moving
simulation of stochastic paths. In this paper we demonstrate how to integrate the stochastic
simulation procedure in a backward recursive dynamic programming algorithm. Using this
combination of tools, the optimal strategy can be determined in a fast and efficient way. Our
approach could be called "Bounded Recursive Stochastic Simulation" (BRSS). |
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