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SOLUCION ACTIVIDAD INDIVIDUAL.docx

Aparece en todos los sistemas pero hasta ahora no era

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aparece en todos los sistemas, pero hasta ahora no era posible la solución de problemas de optimización de grandes Sistemas considerando explícitamente ésta. La incertidumbre puede deberse a carencia de datos fiables, errores de medida o tratarse de parámetros que representan información sobre el futuro. • En optimización estocástica No se conocen sus valores, sólo sus distribuciones y habitualmente se supone que éstas son discretas con un número finito de estados posibles. La suposición de distribuciones discretas es habitual en los optimizadores de optimización estocástica. • Los tipos de modelos que aparecen en programación lineal estocástica son motivados principalmente por problemas con decisiones de tipo aquí y ahora decisiones previas bajo futuro incierto. Esto es, decisiones que deben tomarse asándose en información a priori, existente o supuesta, sobre situaciones futuras sin realizar observaciones adicionales. Santiago, R. (2016). Optimización Estocástica (pp. 3-4), Madrid. Universidad Pontificia ICAI ICADE Comillas. Recuperado de: mio/apuntes/a_sp.pdf
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  • Spring '17
  • Investigación de operaciones, Toma de decisiones, Teoría de colas, Documental, Ramli

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What students are saying

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    Kiran Temple University Fox School of Business ‘17, Course Hero Intern

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    Jill Tulane University ‘16, Course Hero Intern