Resumen
El objetivo del presente trabajo es mostrar la utilidad de las modernas técnicas evolutivas de la computación emergente, como son los Algoritmos Genéticos, en la resolución de problemas económicos de optimización dinámica estocástica. Se plantea un problema de toma de decisiones de inversión en el tiempo, para un mercado monopolístico bajo demanda estocástica, para ser tratado con algoritmos Genéticos Dinámicos Estocástico (AGDE). El problema económico se modela como un problema de control óptimo estocástico y se diseña un programa evolutivo basado en una representación dinámica de cromosomas, hipermutación, inmigrantes aleatorios y edad. Se hace uso de Movimiento Geométrico Brownian para modelar la aleatoriedad. Los resultados económicos se analizan desde las perspectivas del valor neto presente esperado y muestran el buen desempeño del algoritmo evolutivo para ofrecer escenarios que permitan una toma de decisiones confiable para el tipo de empresa tratada. Palabras clave: Algoritmos evolutivos, optimización dinámica estocástica, toma de decisiones.