Indicaciones:Resuelva el siguiente caso utilizando los conceptos de modelos probabilísticos, procesos estocásticos, cadenas de Markov, teoría de decisiones bajo incertidumbre y programación estocástica. Muestre todos los pasos de trabajo y justifique sus respuestas. Utilice el espacio proporcionado para sus cálculos y explicaciones. Caso Una tienda de electrónica vende un producto popular que tiene una demanda estacional y fluctuante. La tienda debe gestionar sus inventarios de manera eficiente para satisfacer la demanda de los clientes y minimizar los costos asociados con el exceso de inventario y la falta de existencias. Los datos relevantes son los siguientes: La demanda semanal del producto sigue una distribución de Poisson con una media de 50 unidades. El tiempo de entrega del proveedor sigue una distribución normal con una media de 2 semanas y una desviación estándar de 0.5 semanas. El costo de ordenar el producto es de S/. 100.00 por pedido. El costo de almacenamiento por unidad por semana es de S/. 5.00 El costo de escasez por unidad por semana es de S/. 15.00 El precio de venta del producto es de S/. 200.00 por unidad. Preguntas: Modele el proceso de gestión de inventarios utilizando una cadena de Markov para predecir el nivel de inventario semanalmente durante un período de 10 semanas. Muestre la matriz de transición y calcule el estado estacionario de la cadena. Utilizando la cadena de Markov del paso 1, calcule la probabilidad de que la tienda tenga menos de 10 unidades en inventario durante una semana determinada. Utilice la teoría de decisiones bajo incertidumbre para determinar la política óptima de reordenamiento del producto. Considere dos acciones: reordenar y no reordenar. Calcule el valor esperado de cada acción y elija la acción óptima. Modele el problema de gestión de inventarios como un problema de programación estocástica y resuélvalo para determinar la política óptima de reordenamiento del producto. Muestre todos los pasos y la solución óptima.

Question

Indicaciones:Resuelva el siguiente caso utilizando los conceptos de modelos probabilísticos, ﻿procesos estocásticos, ﻿cadenas de Markov, teoría de decisiones bajo incertidumbre y programación estocástica. ﻿Muestre todos los pasos de trabajo y justifique sus respuestas. Utilice el espacio proporcionado para sus cálculos y explicaciones. Caso Una tienda de electrónica vende un producto popular que tiene una demanda estacional y fluctuante. La tienda debe gestionar sus inventarios de manera eficiente para satisfacer la demanda de los clientes y minimizar los costos asociados con el exceso de inventario y la falta de existencias. Los datos relevantes son los siguientes: La demanda semanal del producto sigue una distribución de Poisson con una media de 50 ﻿unidades. El tiempo de entrega del proveedor sigue una distribución normal con una media de 2 ﻿semanas y una desviación estándar de 0.5 ﻿semanas. El costo de ordenar el producto es de S/. 100.00 ﻿por pedido. El costo de almacenamiento por unidad por semana es de S/. 5.00 ﻿El costo de escasez por unidad por semana es de S/. 15.00 ﻿El precio de venta del producto es de S/. 200.00 ﻿por unidad. Preguntas: Modele el proceso de gestión de inventarios utilizando una cadena de Markov para predecir el nivel de inventario semanalmente durante un período de 10 ﻿semanas. Muestre la matriz de transición y calcule el estado estacionario de la cadena. Utilizando la cadena de Markov del paso 1, ﻿calcule la probabilidad de que la tienda tenga menos de 10 ﻿unidades en inventario durante una semana determinada. Utilice la teoría de decisiones bajo incertidumbre para determinar la política óptima de reordenamiento del producto. Considere dos acciones: reordenar y no reordenar. Calcule el valor esperado de cada acción y elija la acción óptima. ﻿Modele el problema de gestión de inventarios como un problema de programación estocástica y resuélvalo para determinar la política óptima de reordenamiento del producto. Muestre todos los pasos y la solución óptima.

Accepted Answer

#### Part 1: Modeling the Inventory Process using...

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