<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="id">
	<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Stochastic_Optimization</id>
	<title>Stochastic Optimization - Riwayat revisi</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Stochastic_Optimization"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Stochastic_Optimization&amp;action=history"/>
	<updated>2026-05-26T15:00:27Z</updated>
	<subtitle>Riwayat revisi halaman ini di wiki</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.43.0</generator>
	<entry>
		<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Stochastic_Optimization&amp;diff=17311&amp;oldid=prev</id>
		<title>Budi: Batch created by Azure OpenAI</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Stochastic_Optimization&amp;diff=17311&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2025-07-31T21:57:51Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Batch created by Azure OpenAI&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Halaman baru&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;Stochastic optimization adalah cabang dari [[optimisasi matematika]] yang digunakan untuk mencari solusi terbaik dari sebuah masalah dengan mempertimbangkan unsur acak dalam modelnya. Metode ini sangat berguna ketika lingkungan atau data yang dianalisis mengandung ketidakpastian.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Prinsip dan Teknik ==&lt;br /&gt;
Dalam stochastic optimization, solusi yang dihasilkan tidak hanya mengoptimalkan nilai rata-rata, tetapi juga mempertimbangkan sebaran atau fluktuasi dari hasil. Teknik umum yang digunakan antara lain [[Simulated Annealing]], [[Stochastic Gradient Descent]], dan [[algoritma genetika]].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Aplikasi di Dunia Nyata ==&lt;br /&gt;
Metode ini banyak digunakan dalam bidang [[keuangan]], [[rekayasa]], [[perencanaan produksi]], dan [[kecerdasan buatan]]. Contohnya, dalam optimisasi portofolio, stochastic optimization digunakan untuk memaksimalkan return sambil meminimalkan risiko.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Tantangan dan Perkembangan ==&lt;br /&gt;
Tantangan utama dalam stochastic optimization adalah kebutuhan komputasi yang tinggi dan kesulitan dalam mengestimasi parameter probabilitas. Namun, seiring berkembangnya teknologi komputasi, metode ini semakin banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah kompleks di berbagai bidang.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Budi</name></author>
	</entry>
</feed>