En este artículo discutimos varias formulaciones alternativas para la Programación Estocástica por Metas. Solamente uno de esos modelos, que resulta ser un caso particular de los Programas Estocásticos con Recursos, es asimismo compatible con la Teoría de la Decisión Bayesiana. Además, es posible aproximar sus soluciones mediante un algoritmo iterativo.
In this article we discuss several alternative formulations for Stochastic Goal Programming. Only one of these models, which is a particular case of the Stochastic Programs with Recourse, is also compatible with Bayesian Decision Theory. Moreover, it is posible to approximate its solutions by means of an iterative algorithm.
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