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Inteligencia artificial
En inteligencia artificial, un programa estocástico opera utilizando métodos probabilísticos para solucionar problemas,como el algoritmo de recocido simulado, las redes neuronales estocásticas, la optimización estocástica, los algoritmos genéticos y la programación genética. Un problema puede ser estocástico por símismo, como al planificar bajo incertidumbre.

Modelo Deterministico:  Un modelo determinístico es un modelo matemático donde las mismas entradas producirán invariablemente las mismas salidas, nocontemplándose la existencia del azar ni el principio de incertidumbre. Está estrechamente relacionado con la creación de entornos simulados a través de simuladores para el estudio de situacioneshipotéticas, o para crear sistemas de gestión que permitan disminuir la incertidumbre.

Ejemplo:

La planificación de una línea de producción, en cualquier proceso industrial, es posible realizarla con laimplementación de un sistema de gestión de procesos que incluya un modelo determinístico en el cual estén cuantificadas las materias primas, la mano de obra, los tiempos de producción y los productosfinales asociados a cada proceso.

Modelo Estocastico:   se denomina, a los sistemas cuyo comportamiento es intrínsecamente no determinístico.

Ejemplo:  

En inteligencia artificial, un programaestocástico opera utilizando métodos probabilísticos para solucionar problemas, como el algoritmo de recocido simulado, las redes neuronales estocásticas, la optimización estocástica, los algoritmosgenéticos y la programación genética. Un problema puede ser estocástico por sí mismo, como al planificar bajo incertidumbre.
Un ejemplo de proceso estocástico en el mundo natural es la presión en ungas tal y como se modela en un proceso de Wiener. Incluso aunque (en términos clásicos) cada molécula se mueve siguiendo un patrón determinístico, el movimiento de un conjunto de ellas es informática...