Questa tesi vuole aprire una finestra sulla programmazione stocastica partendo dai primi passi.
Dopo aver illustrato cosa si intende per programmazione stocastica, segue l’enunciazione di concetti basilari inerenti la probabilità e le variabili casuali che sono indubbiamente legati all’incertezza ovvero al punto di partenza della programmazione stocastica.
Dopo un paio di esempi semplici sull’incertezza e sulla sua gestione, questa tesi si sofferma sul metodo della programmazione stocastica con ricorso, sulla valutazione della soluzione stocastica e fa un accenno al metodo di risoluzione L-Shaped.
Al fine di dare un’idea di applicazione pratica, viene esposto un modello semplificato di programmazione stocastica multistadio per la gestione di un portafoglio cui segue la sua risoluzione mediante implementazione del software di calcolo AMPL (A Mathematical Programming Language).
La tesi si conclude con qualche pagina dedicata all’importanza della generazione degli scenari rappresentativi di possibili eventi che potranno manifestarsi nel futuro incerto.