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Process / pipelineSimulation / optimization

Programación Lineal Estocástica — Optimización bajo Incertidumbre con Parámetros Aleatorios

La Programación Lineal Estocástica (PLE) extiende la programación lineal clásica a entornos donde algunos parámetros del modelo —costos, demandas, disponibilidad de recursos— son inciertos y se modelan como variables aleatorias. Al optimizar los costos esperados sobre una distribución de probabilidad de escenarios, la PLE produce decisiones que se mantienen factibles y casi óptimas en un rango de futuros posibles, en lugar de para un único estado del mundo asumido.

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Fuentes

  1. Dantzig, G. B., & Madansky, A. (1961). On the solution of two-stage linear programs under uncertainty. Proceedings of the Fourth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, 1, 165–176. link
  2. Birge, J. R., & Louveaux, F. (1997). Introduction to Stochastic Programming. Springer, New York. ISBN: 9780387982175

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ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Linear Programming — Optimization under uncertainty with random parameters. ScholarGate. https://scholargate.app/es/simulation/stochastic-linear-programming

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Citado por

ScholarGateStochastic Linear Programming (Stochastic Linear Programming — Optimization under uncertainty with random parameters). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/simulation/stochastic-linear-programming · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026