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La Optimización Dinámica se aplica cuando una simulación Monte Carlo se utiliza a la par de una optimización. Otro nombre para tal procedimiento es Simulación-Optimización. Esto es, ejecutar primero una simulación y entonces los resultados son aplicados en un modelo de Excel; en otras palabras, una simulación se lleva a cabo N número de veces, y entonces un proceso de optimización se ejecuta para M iteraciones o repeticiones hasta que se obtengan los resultados óptimos o hasta que se encuentre un conjunto de soluciones inviables o nofactibles. De tal manera, utilizando el módulo de optimización del Simulador de Riesgo® usted puede elegir que estadísticas de pronóstico y supuestos desea utilizar y reemplazar en el modelo después de que se ejecute la simulación. Entonces, estas estadísticas de pronóstico pueden aplicarse en el proceso de optimización. Este acercamiento es muy útil cuando setienen grandes modelos con varios supuestos y pronósticos interactuando entre sí, y cuando algunas estadísticas del pronóstico se requieren en la optimización.La Optimización Estocástica es similar al procedimiento de la Optimización Dinámica, con la excepción de que la totalidad de la Optimización Dinámica se repite T veces. Es decir, unasimulación con N pruebas se lleva a cabo, y entonces la optimización se ejecuta con M iteraciones para obtener el resultado óptimo final. Los resultados serán una tabla de pronósticode cada variable de decisión con T valores. En otras palabras, se corre una simulación y las estadísticas del pronostico o supuestos se utilizan en el modelo de optimización paraencontrar la asignación optima de las variables de decisión. Después, se corre otra simulación donde se generan diferentes estadísticas de pronostico, y estos nuevos valoresactualizados serán optimizados y así sucesivamente. Las variables de decisión finales tendrán individualmente su tabla de pronóstico, indicando el alcance de las variables de decisiónóptimas y por ende un rango de valores óptimos para cada variable de decisión, todo este proceso es conocido como optimización estocástica.

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