INTRODUCCIÓN

We all learn best de things that we have discovered ourselves.

Donald Knuth

En el desarrollo de un curso de las características del de Teoría de decisiones se hace evidente la necesidad de proponer temas actuales a los estudiantes suministrándoles una serie de herramientas sofisticadas para la formulación y solución de modelos matemáticos que describen el comportamiento de la estructura funcional en estudio.  técnicas que, en general, son sencillas de aplicar e implementar y, la mayoría de las veces, fáciles de deducir y demostrar analíticamente

En Teoría de la decisión convergen tres áreas de particular interés: Ciencias de la computación,  Estadística matemática, y optimización y modelación[1]. Los especialistas en optimización la ven como elemento clave en decisiones y simulaciones de larga escala, debido a que una decisión bien tomada a tiempo puede ahorrar axhorbitantes cantidades de recusros a las empresas, es en este punto donde se hace imprescindible como parte integral de la formación de un ingeniero de optimización.

Cualquiera sea el área de aplicación, generalmente se requiere un conjunto de parámetros para analizar los procesos estocásticos con estructura de dependencia bien definidas, además es bien sabido que la continua evolución apunta a relegar tareas de optimización a los agentes inteligentes, por lo cuál, es necesario ahora brindar los conocimientos para la construcciones de dichas entidades, y ese es precisamente el objetivo al que apunta este texto.

Finalmente quiero agradecer a mis estudiantes de la Universidad Nacional de Colombia quienes, con sus comentarios y sugerencias, han hecho evolucionar unas notas de clase en un curso principalmente para ingenieros de sistemas