Descripción
Optimización bajo incertidumbre
Resumen del libro
Esta obra ofrece un análisis profundo de los conceptos, tecnologías y desarrollos algorítmicos necesarios para tratar la incertidumbre en problemas de programación estocástica. Dirigido a profesionales y estudiantes avanzados, el libro integra contribuciones de la investigación operativa, la economía, las matemáticas y la estadística para abordar la toma de decisiones en contextos donde los datos no son deterministas. Su valor principal reside en proporcionar herramientas teóricas y prácticas para modelar y resolver problemas complejos en entornos inciertos, un área clave en la gestión empresarial y la ingeniería industrial.
¿De qué trata?
El texto se centra en la optimización bajo incertidumbre, un campo que busca mejorar la toma de decisiones cuando los parámetros del problema son desconocidos o variables. A lo largo de sus páginas, se exploran los fundamentos de la programación estocástica, incluyendo modelos de dos etapas y múltiples etapas, así como técnicas de descomposición y algoritmos de solución. Se abordan tanto los aspectos teóricos como las aplicaciones prácticas, con ejemplos que ilustran cómo manejar la variabilidad en problemas de logística, finanzas, energía y producción. La obra también examina la integración de la incertidumbre en modelos de optimización, desde la formulación de escenarios hasta el uso de métodos de muestreo y aproximación.
Temas principales
- Programación estocástica y modelos de optimización bajo incertidumbre
- Desarrollos algorítmicos para problemas con datos inciertos
- Análisis de escenarios y técnicas de descomposición
- Aplicaciones en investigación operativa, economía e ingeniería
- Tratamiento de la variabilidad en la toma de decisiones
¿Para quién está recomendado?
Este libro está recomendado para investigadores, estudiantes de posgrado y profesionales en ingeniería, economía, matemáticas aplicadas y gestión empresarial que necesiten profundizar en métodos cuantitativos para manejar la incertidumbre. Es especialmente útil para aquellos que trabajan en áreas como la optimización de procesos industriales, la planificación de recursos, las finanzas cuantitativas o la logística, y que buscan herramientas avanzadas para modelar problemas reales donde los datos no son perfectos.
Qué aporta este libro
- Un marco teórico sólido para entender la programación estocástica y sus fundamentos matemáticos.
- Técnicas algorítmicas aplicadas para resolver problemas de optimización en entornos inciertos.
- Ejemplos prácticos que conectan la teoría con casos reales en la industria y la gestión.
- Una visión interdisciplinaria que integra conceptos de investigación operativa, economía y estadística.
- Herramientas para mejorar la calidad de las decisiones en contextos de riesgo y variabilidad.
Ficha técnica
- Autor: Varios autores
- Editorial: Universidad Pontificia Comillas (Publicaciones)
- Idioma: Español
- Tema: EMPRESA Y GESTION, INDUSTRIA Y ESTUDIOS INDUSTRIALES
- Colección: BIBLIOTECA COMILLAS. INGENIERIA
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: febrero de 2009
- Número de páginas: 482
- Peso: 1014 g
Valoración editorial
Esta obra representa una referencia académica rigurosa para quienes buscan dominar la optimización bajo incertidumbre, un tema de creciente relevancia en la toma de decisiones empresariales e industriales. Su enfoque multidisciplinario y su profundidad técnica la convierten en un recurso valioso para especialistas que necesitan ir más allá de los métodos deterministas. Aunque su contenido es denso y especializado, resulta esencial para investigadores y profesionales que enfrentan problemas complejos con datos variables. Es una adición sólida a cualquier biblioteca técnica centrada en la investigación operativa y la ingeniería de procesos.