Resumen

Motivado por problemas procedentes de la planificación y gestión operativa en empresas de generación eléctrica, este trabajo extiende el tradicional programa estocástico lineal de dos etapas añadiendo restricciones probabilísticas en la segunda etapa. En este trabajo describimos, bajo supuestos especiales, cómo los programas estocásticos de dos etapas con probabilidades mixtas pueden ser tratados computacionalmente. Obtenemos aproximaciones conservativas convexas de las restricciones de azar definidas en la segunda etapa de nuestro modelo y utilizamos técnicas de simulación Monte Carlo para aproximar la función de expectativa en la primera etapa por la media. Este enfoque plantea otra cuestión: ¿cómo resolver el programa lineal con la aproximación conservadora convexa (restricciones no lineales) para cada escenario?

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:segunda etapa, técnicas de simulación monte carlo, aproximación conservativa convexa, aproximaciones conservativas convexas, programa estocástico lineal, empresas de generación de energía, etapa, trabajo, restricciones de azar, función de expectativa
• Keywords:second stage, monte carlo simulation techniques, convex conservative approximation, convex conservative approximations, linear stochastic program, power generation companies, stage, work, chance constraints, expectation function