Descripción: La optimización anidada es un enfoque en el campo de la optimización de modelos que se refiere a un problema de optimización que contiene otro problema de optimización dentro de él. Este tipo de problemas se caracteriza por tener múltiples niveles de decisión, donde la solución de un problema depende de la solución de otro. En términos más técnicos, se puede describir como un problema jerárquico, donde las decisiones de un nivel superior influyen en las decisiones de niveles inferiores. La optimización anidada es particularmente relevante en contextos donde las decisiones deben ser tomadas en secuencia y donde cada decisión puede afectar el resultado final de manera significativa. Este enfoque permite a los investigadores y profesionales modelar situaciones complejas en las que las interacciones entre diferentes variables y decisiones son cruciales para alcanzar un resultado óptimo. La formulación de estos problemas puede ser compleja, ya que requiere la consideración de múltiples objetivos y restricciones, lo que a menudo implica el uso de técnicas avanzadas de programación matemática y algoritmos de optimización. La optimización anidada se utiliza en diversas disciplinas, incluyendo la economía, la ingeniería, la logística y la inteligencia artificial, donde la toma de decisiones secuencial es fundamental para el éxito de un proyecto o sistema.
