Los procesos de ramificación constituyen uno de los campos clásicos de probabilidades aplicadas y siguen siendo un área activa de investigación. Desde que este sector ha crecido tan amplio y diverso, en esta tesis hacemos solo una introducción a los conceptos generales que nos ayudarán a comprender la construcción de los árboles de Markovia. En términos generales, un proceso de ramificación podría describirse como un modelo estocástico para el desarrollo de una población, cuyos miembros generalmente se denominan individuos o partículas, y que se reproducen independientemente. El prototipo de un proceso de ramificación modelando un fenómeno en su forma más pura y el simple proceso de Galton-Watson o, Históricamente más correcto, el proceso Bienaym e-Galton-Watson.

Propone resolver problemas de optimización en altas dimensiones que surgen en la gestión de la producción de energía eléctrica debido a la aleatoriedad de los da- tos. Más específicamente, consideramos el problema de la planificación a mediano plazo (MTPP, por sus siglas en ingles) de la producción de energía eléctrica bajo incertidumbre que apunta a la gestión de diversas plantas de producción durante un perıodo de varios meses (incluso años). En general, estos sistemas deben satisfacer una gran variedad de estrictas restricciones operativas en un entorno de toma de decisiones altamente incierto. En este contexto, establecemos los tres acoplamientos naturales de tiempo-espacio-aleatoriedad relacionados con esta aplicación, en donde la aleatoriedad de los datos es modelada por una filtración de un proceso estocástico. Los métodos que recogemos para la discretizacion de...