modelos estocasticos

CURSO
TRADUCCIÓN
SIGLA
CRÉDITOS
MÓDULOS
REQUISITOS
CARÁCTER
DISCIPLINA

I.

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MODELOS ESTOCÁSTICOS
STOCHASTIC MODELS
ICS2123
10
03
EYP1113 Y ICS1113
MÍNIMOINGENIERÍA

DESCRIPCIÓN
El curso busca introducir al alumno en la problemática del modelamiento de sistemas estocásticos.
Presentando las técnicas básicas y los conceptos que sustentan los modelosanalíticos más utilizados en
investigación operacional para representar sistemas probabilísticos.

II.

OBJETIVOS
Al finalizar el curso el alumno será capaz de:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.9.

III.

Explicar el concepto de proceso estocástico y dar ejemplos de procesos estocásticos en tiempo
continuo y en tiempo discreto.
Identificar y explicar algunas propiedades fundamentalesque pueden poseer los procesos estocásticos.
Formular modelos estocásticos para situaciones que aparecen frecuentemente en ingeniería y que
satisfacen ciertos supuestos y propiedades.
Analizar elcomportamiento en el corto plazo de cadenas de Markov en tiempo discreto y en tiempo
continuo, con particular énfasis en el proceso de Poisson.
Analizar el comportamiento límite de cadenas de Markov entiempo discreto y en tiempo continuo.
Describir (Caracterizar) el comportamiento de procesos estocásticos de renovación y calcular
probabilidades básicas asociadas a ellos.
Formular, analizar ycomparar modelos para sistemas estocásticos de servicio (con espera) en base a
resultados para cadenas de Markov en tiempo continuo.
Formular modelos para sistemas de servicio no markovianos.Explicar (Comprender) los fundamentos de la simulación estocástica de eventos discretos. Aplicar
algoritmos de generación de números aleatorios y de instancias de variables aleatorias.

CONTENIDOS
1.Introducción.
1.1
Conceptos básicos de modelación estocástica y de procesos estocásticos.
1.2
Ejemplos de sistemas en que no es posible ignorar la variabilidad.
1.3
Conceptos básicos de toma...