L'ottimizzazione stocastica è il processo di massimizzazione o riduzione al minimo del valore di una funzione matematica o statistica quando uno o più parametri di input sono soggetti a casualità. La parola stocastico significa che coinvolgono il caso o la probabilità.
I processi stocastici sono comunemente coinvolti nell'analisi aziendale (BA), nelle vendite, nell'assistenza, nella produzione, nella finanza e nelle comunicazioni. I processi stocastici implicano sempre la probabilità, come cercare di prevedere il livello dell'acqua in un bacino idrico in un determinato momento sulla base della distribuzione casuale delle precipitazioni e dell'utilizzo dell'acqua, o stimare il numero di connessioni interrotte in una rete di comunicazione sulla base di traffico variabile casualmente ma disponibile costante larghezza di banda. Al contrario, i processi deterministici non implicano mai la probabilità; i risultati si verificano (o non si verificano) in base a valori di input prevedibili ed esatti.
L'ottimizzazione stocastica si presta a situazioni di vita reale perché molti fenomeni nel mondo fisico comportano incertezza, imprecisione o casualità. Si consideri il seguente esempio: un'officina di riparazione di computer desidera ordinare esattamente il giusto numero di pezzi di ricambio di diversi tipi ogni mese per tenere il passo con la domanda dei clienti. Se il negozio ordina troppe parti di qualsiasi tipo dai grossisti, i soldi saranno spesi inutilmente; se il negozio non ordina un numero sufficiente di parti di qualsiasi tipo, perderà affari quando i clienti si recheranno altrove per il servizio. Determinare il numero ideale di parti di ciascun tipo da ordinare implica l'ottimizzazione stocastica, poiché il numero di clienti che arrivano con guasti ai componenti di vario tipo non può essere previsto con precisione. L'obiettivo è massimizzare il valore di output della funzione (il profitto del negozio) a fronte di numerose variabili di input casuali.
Vedi anche: teoria del caos