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Introduction to Stochastic Modelling

Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito Posgrado
En Bogotá ()

$ 1.400.000
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Información importante

Tipología Curso
Horas lectivas 18h
  • Curso
  • 18h
Descripción

Emagister.com suma a su variado catálogo formativo el curso Introduction to Stochastic Modelling, dado por la universidad Julio Garavito. En la actualidad, en el campo de la investigación de operaciones ha habido avances significativos utilizando modelamiento matemático determinista. Sin embargo, en cuanto a la representación de situaciones de la vida real con estocasticidad en sus componentes, existen amplias oportunidades de estudio.Incluir la estocasticidad en un modelo matemático implica trabajar con variables aleatorias, lo cual es un desafío en términos de planteamiento del problema y metodologías de solución. Además, las variables de respuesta se deben utilizar en términos de valores esperados y medidas de riesgo.

Preguntas Frecuentes

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

Proporcionarles a los estudiantes una herramienta que permite analizar problemas de la vida real por medio de modelos matemáticos que consideran situaciones de aleatoriedad en uno o más de sus componentes. Principalmente, centrarse en problemas de asignación de energía. Sin embargo, se extrapolará el estudio de este tipo de modelo a cualquier situación que se pueda expresar en términos de variables de control y variables de estado.

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Opiniones sobre otros cursos de este centro

Maestría en Ingeniería Eléctrica

F
francisco ramirez bahamon
5.0 01/05/2010
Lo mejor: Es un curso muy prácitco, además de ser una institución de calidad educativa y de moral en el país.
A mejorar: Nada a destacar.
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Gerencia de riesgos en proyectos

F
Fredy Carreño Sánchez
5.0 31/08/2010
Lo mejor: La información que se recie es muy buena, amplia, completa; falta ser más prácticos, a veces se trata el tema de forma muy densa. Deberían simplificar un poco el ejercicio de Project.
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Gerencia de riesgos en proyectos

M
Monica Eugenia Peña Andrade
5.0 30/05/2011
Lo mejor: Me parecio bueno el programa porque no solo se manejo parte teorica sino tambien practica dando un complemento global al programa
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Curso balanced scorecard

I
Iván Mauricio Gonzàlez Gaitàn
5.0 29/10/2010
Lo mejor: Tome este curso y fue una muy buena experiencia. El tema, el expositor y las ayudas audivisuales aportaron bastante a mi conocimiento y ofrecen herramientas claras para aplicar los conceptos en la vida laboral y personal. Para aquel al que le interese el tema, recomendamos este curso.
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Especialización en Gestión Integrada QHSE

J
JESUS ORLANDO ROJAS CLAROS
5.0 06/01/2011
Lo mejor: Creo que el programa es completo de acuerdo a las necesidades empresariales del pais y del sector petrolero del departamento del putumayo.
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¿Qué aprendes en este curso?

Capacitación
del
Herramientas
MODELOS
Matematicas
Metodología
Introduction to Stochastic Modelling
Optimización continua
Probabilidad
Optimización estocástica
Modelamiento matemático
Variables aleatorias

Programa académico

Módulo I. Repaso en optimización continua y probabilidad (4 horas)

Convexidad

Formulación abstracta en optimización.

Definición de mínimos locales y condiciones de optimalidad de primer orden.

Existencia de puntos de silla, convexidad, concavidad, coercitividad.

Espacios de probabilidad, probabilidad, variables aleatorias, esperanza matemática e independencia de variables aleatorias.

Ley de los grandes números.

Módulo II - Charlas introductorias en optimización estocástica (3 horas)

Optimización de energía y control de clima en una microrred de estación de metro.

Dimensionamiento óptimo e integración de cogeneración de electricidad y calor con almacenaje termal y eléctrico en un alojamiento individual residencial.

SunHydro: optimización estocástica, núcleo de un proyecto colaborativo.

Módulo III - Introducción al software científico Scicoslab (3 horas)

Sesión en computador

Módulo IV - Programación estocástica en 2 etapas (6 horas)

Caso lineal.

Cuadrático sobre un árbol.

Dimensionamiento de reservas para el equilibrio en un mercado eléctrico.

Caso cuadrático y lineal sobre un peine.

Descomposición por escenarios.

Dimensionamiento para el equilibrio de un mercado eléctrico.

Módulo V - Modelos dinámicos (6 horas)

Modelos dinámicos de almacenaje.

Control óptimo de sistemas estocásticos dinámicos secuenciales.

Programación estocástica dinámica.

Maldición de la dimensionalidad.

La ecuación de Bellman como un modo de calcular controles en línea.

Interacción entre optimización y modelos de evaluación.

Ejercicio sobre modelamiento de una presa. Problemas de inventario.

Control estocástico óptimo con gastos convexos y dinámica lineal.

Presentación del Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP) algoritmo.













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