Descripción: El modelo de optimización estocástica es un enfoque matemático que integra la aleatoriedad en el proceso de optimización, permitiendo encontrar soluciones óptimas bajo condiciones de incertidumbre. A diferencia de los modelos deterministas, que asumen que todos los parámetros son conocidos y fijos, los modelos estocásticos reconocen que muchos problemas del mundo real están sujetos a variaciones y fluctuaciones. Este tipo de modelo se caracteriza por la inclusión de variables aleatorias y la formulación de decisiones que buscan maximizar o minimizar una función objetivo, considerando las probabilidades asociadas a diferentes escenarios. La relevancia de los modelos de optimización estocástica radica en su capacidad para proporcionar soluciones más robustas y realistas en contextos donde la incertidumbre es un factor crítico. Se utilizan en diversas áreas, como la economía, la ingeniería, la logística y la investigación operativa, donde las decisiones deben tomarse sin conocer con certeza todos los factores involucrados. En resumen, estos modelos permiten a los tomadores de decisiones evaluar diferentes estrategias y sus posibles resultados, facilitando una mejor gestión de riesgos y recursos en entornos inciertos.
