1. Model Dasar Program Stokastik 1.1. Model Antisipatif
8 Model antisipatif memilih kebijakan yang memenuhi karakteristik kendala yang
diinginkan dan fungsi objektif.
2. 1.2. Model Adaptif
Dalam model ini, informasi yang dikaitkan dengan ketidakpastian muncul secara parsial sebelum pengambilan keputusan, jadi optimisasi terjadi dalam lingkungan
pembelajaran. Andaikan A adalah koleksi dari semua informasi relevan yang terse- dia melalui pengamatan yang merupakan sub-gelanggang dari semua kejadian yang
mungkin. Keputusan x tergantung pada kejadian yang dapat diamati, dan x disebut A teradaptasi atau A terukur. Program stokastik adaptif dapat diformulasikan sebagai
min E [ f
xw, w|A] kendala E
[ f
j
xw, w|A] = 0, j = 1,2,...,n x
w ∈ X, hampir pasti 2.1
Pemetaan x : Ω
→ X adalah sedemikian hingga xw merupakan A terukur. Per- soalan ini dapat disajikan dengan menyelesaikan untuk setiap w program deterministik
2.2 berikut : min E
[ f x, .|A]w
kendala E [ f
j
x, .|A]w = 0, j = 1,2,...,n x
w ∈ X 2.2
Ada dua kasus ekstrim yaitu informasi lengkap dan tidak ada informasi sama sekali. Kasus pertama mengakibatkan model menjadi bentuk model antisipatif sedangkan un-
tuk kasus kedua dikenal sebagai model distribusi. Yang paling menarik adalah jika hanya sebagian informasi yang tersedia.
9