Stokastinen ohjelmointi käsittelee monimutkaisia matemaattisia optimointikysymyksiä, joissa tuntemattomat muuttujat luovat useita mahdollisia ratkaisuja. Tämä voi edellyttää mallin ottamista useiden vaiheiden läpi, joihin kaikkiin voi vaikuttaa erilliset muuttujat. Matemaatikot voivat soveltaa tätä ongelmiin, jotka liittyvät päätöksentekoon, resurssien kohdentamiseen ja vastaaviin toimintoihin. Se on myös akateemisen tutkimuksen aihe, jossa tutkijat kehittävät uusia ja tehokkaampia stokastisia ohjelmointimalleja, joita voidaan soveltaa todellisiin tilanteisiin.
Optimointiongelmista voi tulla erittäin monimutkaisia. Perusmuodoissa kaikki muuttujat tunnetaan, mikä mahdollistaa niiden suorittamisen yhtälön avulla sopivimman ratkaisun löytämiseksi. Tämä ei yleensä ole mahdollista tilanteessa, jossa parametrit ovat vähemmän varmoja ja tuntemattomat muuttujat voivat vaikuttaa tulokseen. Stokastiset ohjelmoijat luottavat todennäköisyysjakaumaan arvioidakseen muuttujien alueen ja soveltamaan tätä yhtälöön.
Yleisiä esimerkkejä voi tulla luonnollisten tapahtumien matemaattiseen mallintamiseen. Kun perhoset esimerkiksi munivat, he haluavat optimoida mahdollisuudet kuoriutua ja kehittyä toukiksi ja sitten aikuisiksi perhosiksi. Stokastinen ohjelmointimalli voi antaa tietoa perhosen parhaista päätöksistä. Muuttujia voivat olla saalistus, lämpötilan muutokset ja muut ongelmat, jotka estävät kuoriutumista tai tappavat toukat ennen kuin ne saavuttavat aikuisuuden. Matemaatikko voi optimoida ongelman useilla vaiheilla.
Kussakin vaiheessa tehdyt päätökset voivat keskeyttää tai avata päätöksiä seuraavassa vaiheessa. Stokastisen ohjelmoinnin on oltava joustavaa optimaalisen ratkaisun saavuttamiseksi ja samalla asetettava päätökset järjestykseen, jotta ne voidaan mitata matemaattisessa tehtävässä. Monimutkaisuus voi riippua ongelman luonteesta; jotkut yksinkertaisesti esitetään kahdessa vaiheessa, kun taas toiset voivat sisältää moninkertaisia. Jokaiselle vaiheelle on mahdollista määrittää optimaalinen ratkaisu ja pohtia sen vaikutusta päätöksentekoon.
Tutkijat voivat käyttää tätä työkalua monin tavoin eläinten käyttäytymisen analysoinnista yritysmaailman päätösten takana olevien prosessien tarkasteluun. Sitä voidaan käyttää myös matemaattiseen mallinnukseen liiketoiminnan kaltaisissa tilanteissa tehtyjen päätösten tueksi. Esimerkiksi arvopaperikauppiaat voivat pitää stokastista ohjelmointia yhtenä käytettävissä olevista työkaluista ongelmien optimaalisten ratkaisujen etsimiseksi. Analyytikot voivat suorittaa tällaisia laskelmia tai käyttää ohjelmistoja, joiden avulla he voivat määrittää ongelmat automaattisesti ja suorittaa ne mahdollisen skenaarion läpi.