La estimación de Monte Carlo es un método estadístico utilizado para la optimización numérica en sistemas complejos como la asignación de recursos hídricos. Se emplean técnicas de reducción de varianza para mejorar la eficiencia y precisión de las simulaciones de Monte Carlo. Se aplicó una simulación de Monte Carlo con técnicas de reducción de varianza a un modelo simplificado que representa los recursos hídricos de Senegal. El proceso implicó generar muestras aleatorias y aplicar métodos de reducción de varianza como variaciones de control y muestreo de importancia. Los hallazgos indicaron que las técnicas de reducción de varianza redujeron significativamente la desviación estándar de las asignaciones estimadas, lo que llevó a resultados más precisos con menos iteraciones. Este estudio confirmó la eficacia de la reducción de varianza en la mejora de la estimación de Monte Carlo para problemas de optimización numérica en la asignación de recursos hídricos. La investigación futura podría explorar la aplicación de estos métodos en escenarios del mundo real e investigar su escalabilidad bajo diferentes condiciones. La selección del modelo se formaliza como =argmin_\L () +\, () \ con consistencia bajo supuestos de identificabilidad leves.
Diawă et al. (Thu,) estudiaron esta cuestión.