Descripción
Introduction to stochastic programming
Resumen del libro
Este libro ofrece una introducción rigurosa y accesible a la programación estocástica, una herramienta matemática esencial para la toma de decisiones en entornos de incertidumbre. El lector descubrirá cómo los modelos deterministas tradicionales resultan insuficientes para capturar la naturaleza aleatoria presente en numerosas aplicaciones reales, desde la planificación financiera hasta la gestión de sistemas energéticos. La obra presenta los fundamentos teóricos y prácticos de esta disciplina, mostrando cómo incorporar variables aleatorias en modelos de optimización para obtener soluciones más robustas y fiables.
¿De qué trata?
El texto aborda la necesidad de superar las limitaciones de la optimización determinista clásica, que no considera la incertidumbre inherente a muchos problemas del mundo real. A través de un enfoque didáctico, se explican los conceptos clave de la programación estocástica, una rama de la optimización que trata con modelos matemáticos donde algunos parámetros son variables aleatorias. Se analizan las diferentes formas de formalizar la incertidumbre y se presentan los enfoques desarrollados en las últimas décadas para abordar la optimización bajo condiciones de aleatoriedad. La obra ilustra su aplicación en áreas como la planificación financiera, la programación de aerolíneas y la gestión de la generación de energía, demostrando cómo ignorar la incertidumbre puede conducir a decisiones inferiores o erróneas.
Temas principales
- Fundamentos de la optimización determinista y sus limitaciones en contextos de incertidumbre.
- Modelos de programación estocástica para la toma de decisiones bajo riesgo.
- Formalización matemática de la incertidumbre mediante variables aleatorias en modelos de optimización.
- Aplicaciones prácticas en planificación financiera, programación de aerolíneas y sistemas de potencia.
- Comparación de enfoques históricos para la optimización bajo incertidumbre.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes universitarios de posgrado, investigadores y profesionales del ámbito de la investigación operativa, las matemáticas aplicadas, la ingeniería y la informática que deseen comprender cómo modelar y resolver problemas de optimización en presencia de incertidumbre. También resulta de gran utilidad para analistas y gestores que trabajan en sectores como las finanzas, la logística o la energía, donde la toma de decisiones debe considerar escenarios inciertos.
Qué aporta este libro
- Una introducción clara y estructurada a los fundamentos de la programación estocástica.
- Comprensión de por qué los modelos deterministas son insuficientes en problemas reales con incertidumbre.
- Conocimiento de las principales metodologías desarrolladas para la optimización bajo incertidumbre.
- Ejemplos ilustrativos de aplicaciones en sectores clave como finanzas, transporte y energía.
- Base teórica sólida para abordar problemas avanzados de toma de decisiones en entornos aleatorios.
Ficha técnica
- Autor: Alonso Ayuso; Antonio Escudero Bueno; Laureano F. Pizarro Romero; Celeste
- Editorial: Editorial Dykinson, S.L.
- Idioma: Inglés
- Tema: Informática: cuestiones generales
- Colección: Ciencias Experimentales y Tecnología
- Fecha de edición: 2010
- Número de páginas: 128
- Peso: 280 g
Valoración editorial
Esta obra constituye una referencia concisa y didáctica para quienes se inician en el campo de la programación estocástica. Su valor radica en la capacidad de sintetizar conceptos complejos en un formato breve y accesible, ideal para lectores con formación previa en optimización que deseen ampliar sus conocimientos hacia modelos que integren la incertidumbre. Aunque el idioma es inglés, la claridad expositiva y los ejemplos prácticos facilitan su comprensión, convirtiéndolo en un recurso útil tanto para el estudio autodidacta como para su uso en cursos universitarios especializados.