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Lecturas Semanales
Módulo 1: Introducción (Semana 1)
Distribuciones de probabilidad
Procesos estocásticos
Módulo 2: De un sistema real a un modelo (Semanas 2-8)
Procesos de Poisson
Cadenas de Markov
Análisis transitorio de cadenas de Markov
Clasificación de estados
Probabilidades en estado estable
Cadenas embebidas
Análisis de tiempos promedios
Cadenas absorbentes: Tiempos antes de la absorción y probabilidades de absorción
Módulo 3: Medir el sistema a través del modelo (Semanas 9-12)
Ley de Little
Procesos de nacimiento y muerte
Teoría de Colas
Redes de Jackson
Costos en cadenas de Markov
Módulo 4: Toma de decisiones para mejorar el sistema (Semanas 13-16)
Procesos de Decisión Markovianos
Procesos de decisión en el tiempo
Programación Dinámica
Principio de Optimalidad y Ecuaciones de Bellman
Complementarias
Tutorial. Instalación Python y Visual Studio Code
Ambientes virtuales en Python
Complementaria 1: Introducción a Python
Complementaria 2: Cadenas de Markov en Python I
Complementaria 3: Cadenas de Markov en Python II
Complementaria 4: Cadenas de Markov en Python III
Complementaria 5: Manejo de datos y análisis preliminar en Python
Complementaria 6: Estado Estable y Análisis de Tiempos Promedio
Complementaria 7: Cadenas Absorbentes en Python
Complementaria 8: Cálculo de filas
Complementaria 9: Simulación de Montecarlo
Complementaria 10: MDP en Python
Index
