1. Tipos de modelos
   1. Estocástico
   2. Discreto
   3. Predictivo
2. Observaciones y ampliaciones
   1. Característica única
   2. Extención del modelo
3. Enfoque de solución
   1. Análisis de entrada
   2. Análisis de datos
   3. Simulación-Optimización
4. Conceptos de simulación-Optimización
   1. Golver et al.(1996)
   2. Marqués et al. (2014) y Mendoza et al. (1991)
   3. Simao et al. (2009)
5. Facilitar el modelado de la reutilización operativa del chasis se segmento en:
6. Variables de estado cambian en instantes dados.
   1. Transportación por carretera de contenedores en bloques.
   2. Transferencia a contenedores nacionales en cruce de muelles.
   3. Carga en chasis con ruedas, transladan a una instalación de transbordo para descargarlos en un barco de salida.
7. Aplicación
8. Aplicación en los sistemas de producción de productos forestales.
9. Descripción de metodología de analisis y modelad
10. Muetra la solides de la desición del tamaño del grupo de chasis arrendado
    1. Para ello ejecutamos nuevamente el modelo de programación matemática, agregando una restricción para fijar el tamaño del grupo, representando el costo total del chasis.
11. Para desarrollar un proceso definido.
    1. Resultados clave son una cantidad recomendada de chasis.
12. Otros
    1. Aplica la optimización para problemas de asignación
13. Uso de ejeciciones repetidas de una modelo de optimización como entrada para uno estadístico.
14. Cualquier problema con la elección de dos alternativas con una cantidad de costo equivalente pero costo diferente.
15. Generar parametros para modelos de simulación posteriores.
16. Sistema implementado utilizará pronósticos de pedidos entrantes (Históricos)
    1. Se generea una colección de escenarios utilizando la simulación Monte Carló
    2. Aplicamos una optimización de programación de enteros a cada realización.
    3. Registramos el tamaño óptimo del grupo de chasis alquilados, opciones de selección individuales.
17. Tiene una o más variables aleatorias.
    1. Resuelve el problema "el tamaño de flota óptimo para chasis alquilados".
    2. Comienza en la generación de "Monte Carlo" de esenarios de posibles llegadas de pedidos futuras.
    3. Finalmente resuelve el programa entero y encuentra el tamaño de flota óptimo.
18. Regla de desición descrita.
    1. Es una combinación de un árbol de decisión y regresión logísctica.
    2. Brinda una regla comercial que se aplica a varias instancias de problemas para estimar el costo total esperado esperado del chasis.
    3. Brindan criterios de decisión para recomendar selecciones especificas de chasis en las operaciones de acarreo
19. Aplicado a problemas de planificación táctica
20. T1 ACTIV1 EQ 3_ALAMILLO BAUTISTA ANFREA CICTLALLI_GARCÍA CARMONA HUMBERTO_GUEVARA RANGEL JIMENA SARAHI_PACHECO CANALES CATERIN ALIZON