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Capítulo 1. Perspectiva general de la IO, analítica, lA y ML en la toma de decisiones
Capítulo 2. Modelado con programación lineal
Capítulo 3. Método simplex y análisis de sensibilidad
Capítulo 4. Dualidad y análisis posóptimo
Capítulo 5. Modelo de transporte y sus variantes
Capítulo 6. Modelos de redes
Capítulo 7. Programación lineal avanzada
Capítulo 8. Programación lineal estocástica
Capítulo 9. Programación lineal entera
Capítulo 10. Programación heurística
Capítulo 11. Problema del agente viajero (TSP)
Capítulo 12. Programación dinámica
Capítulo 13. Modelos de inventario
Capítulo 14. Gestión del rendimiento
Capítulo 15. Análisis de decisiones y juegos
Capítulo 16. Cadenas de Markov
Capítulo 17. Proceso de decisión markoviano
Capítulo 18. Sistemas de colas
Capítulo 19. Simulaciones de eventos discretos y de Monte Carlo
Capítulo 20. Teoría de optimización clásica
Capítulo 21. Algoritmos de programación no lineal
Capítulo 22. Análisis de casos
Apéndice A. Tablas estadísticas
Apéndice B. Respuestas parciales a problemas seleccionados
Apéndice C. Lenguaje de modelado AMPL
Apéndice D. Revisión de vectores y matrices
Apéndice E. Repaso de probabilidad básica
Apéndice F. Modelos de pronóstico

*La edición digital no incluye códigos de acceso a material adicional o programas mencionados en el libro.