Transcript unidad 3 “teoria de decision”

ING. INDUSTRIAL
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES II
CATEDRATICO:
Zinath Javier Gerónimo
UNIDAD 3:
Teoría De Decisión
EQUIPO 6
MONTEJO ZAPATA MARICELA
BULOS ZAMORA GRACE ANAHI
SALAS ALPUIN LUIS ALFREDO
MERCADO GÁMEZ OMAR
SÁNCHEZ ORTIZ LUIS MANUEL
VÁZQUEZ FLORES LINO MAURICIO
Villahermosa, Tab. 27 de octubre del 2010
Decisión puede ser definida como
La selección que se hace de entre
dos o más alternativas.
Decisión.
Operarse
Lesión de columna
No operarse
Situación problemática
Consecuencias
Definir el problema
Aspectos (pueden ser contrapuestos)
Características
Incertidumbre
Aspectos cuantificables
Otros involucrados
Tiempo disponible
Introducción a la toma de decisiones
Decisiones mal o bien tomadas
Formalización (uso de instrumentos y procedimientos)
Simplifican y esclarecen el problema
Objetivo del
análisis de
decisiones
Reducen la ansiedad
Ayudan a superar las limitaciones
Permiten aplicar métodos de análisis
(benchmarking)
Ayudan a orientar los juicios con mayor corrección
Seleccionar la alternativa óptima (mejores resultados),
tomando en cuenta las limitaciones, la incertidumbre y
la dificultad de cuantificación
Situación problemática (problema existente)
Elementos en
la toma de
decisiones
Alternativas de solución (más de una solución)
Tiempo y recursos disponibles
Decisor capacitado
Introducción a la toma
de decisiones
Ejecución y
control
Definición
del
problema
Proceso
de
decisión
Selección de
criterios
Búsqueda de
alternativas
Decisión
Análisis
Dificulta o limita la capacidad de evaluación de
las alternativas
Incertidumbre
Originada por la falta de información necesaria
para análisis
Indisponibilidad de
información necesaria
aunque existente
Inexistencia de la
información por
tratarse
de hechos futuros
Situación problemática (problema existente)
Elementos en
la toma de
decisiones
Alternativas de solución (más de una solución)
Tiempo y recursos disponibles
Decisor capacitado
Sin TD: Actuaciones por reflejo, por instinto o por costumbre adquirida sin previo
análisis
Decisiones son tomadas por los individuos
Problemas
Elemento activo
Alternativas de solución
Motor de todo proceso de toma de decisión
Objetivos que el decisor persigue
Organizacionales
Lo que la organización pretende alcanzar
Utilidades, productividad, calidad, reducción de
Costos, participación en el mercado, satisfacción
Del cliente, etc.
Individuales
Lo que las personas pretenden alcanzar
Salario, beneficios sociales, seguridad y estabili_
dad en el empleo. Condiciones adecuadas de
Trabajo. Desarrollo profesional, etc.
Objetivos
El Individuo
Información
para…
Conocer y definir el problema
Generar posibles soluciones
Analizar las consecuencias
Evaluar las consecuencias
El Decisor
Seleccionar y recoger información del entorno s/proble
y alternativas
Actividades para
tomar una decisión
Guardar información y recuperarla (cuando se necesite
Procesarla por razonamientos
Juzgar importancia de información procesada
3.2 CRITERIOS DE DECISIÓN DETERMINISTICOS Y PROBABLISTICOS.
 Determinista:
Conozco todos los datos
necesarios de la realidad. Si tomo una
opción, se cual será el resultado preciso.
 En los modelos probabilisticos las variables
son aleatorias y los resultados también.
Unidad. -3
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 Definición
del problema.
 Análisis de la información disponible.
 Desarrollo de soluciones alternativas.
 Selección de la alternativa.
 Implantación de la estrategia elegida.
Unidad. -3
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 Para



que tengamos un problema hace falta:
Un objetivo que se quiere alcanzar.
Un camino trazado para alcanzar el objetivo.
Un impedimento que nos bloquea el camino y no
nos deja alcanzar el objetivo.
Unidad. -3
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 Investigar
la situación de partida.
 Identificar las variables del problema.
 Valorar las variables:


De forma cuantitativa si es posible,
De forma cualitativa si no hay alternativa.
 Identificar
las variables y valores en el
objetivo.
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 Tres



enfoques:
Confianza en el pasado (experiencia)
Experimentación.
Investigación y análisis.
Experimentación
Confianza en
el Pasado
¿Cómo escoger una de
varias opciones
Opción
Tomada
Investigación y Análisis
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 Modelización
Mecánica.
 Herramientas para la decisión con certeza.
 Criterios de decisión en incertidumbre.


Nos enfrentamos a la naturaleza.
Nos enfrentamos a otro jugador.
Unidad. -3
3.3 Valor Información Perfecta
• Si se pudiera contar con un predictor perfecto, se
podría seleccionar por anticipado el curso de acción
óptimo correspondiente a cada evento pronosticado.
• Ponderando la utilidad correspondiente a cada curso
de acción óptimo por la probabilidad de ocurrencia
de cada evento se obtiene la utilidad esperada
contando con información perfecta (UEIP).
• El VEIP es la diferencia entre UEIP y VE. Refleja el
aumento en la utilidad esperada a partir de contar
con un mecanismo de predicción perfecto.
Interpretación del VEIP
• El VEIP puede considerarse como una
medida general del impacto económico de la
incertidumbre en el problema de decisión.
• Es un indicador del valor máximo que
convendría pagar por conseguir información
adicional antes de actuar.
• El VEIP también da una medida de las
oportunidades perdidas. Si el VEIP es
grande, es una señal para que quien toma la
decisión busque otra alternativa que no se
haya considerado hasta el momento.
El Valor Esperado al Contar con
Información Perfecta.
La Ganancia que se espera obtener al
conocer
con certeza la ocurrencia de ciertos
estados de
la naturaleza se le denomina:
El Valor Esperado de la Información
Perfecta (VEIP)
Esta decisión es la que genera una menor
pérdida para el tomador de decisiones.
Análisis Bayesiano - Tomador de Decisiones
con Información Imperfecta.
La estadística Bayesiana construye un modelo
a partir de información adicional obtenida de
diversas
fuentes.
Esta información adicional mejora la
probabilidad
obtenida de la ocurrencia de un determinado
estado
de la naturaleza y ayuda al tomador de
Un árbol de decisión es un modelo de
predicción utilizado en el ámbito de la
inteligencia artificial. Dada una base de datos
se construyen diagramas de construcciones
lógicas, muy similares a los sistemas de
predicción basados en reglas, que sirven
para representar y categorizar una serie de
condiciones que ocurren de forma sucesiva,
para la resolución de un problema
.
El desarrollo de árboles de decisión
beneficiado analista en:

La necesidad de describir condiciones y
acciones llevan a los analistas a identificar
de manera formal las decisiones que
actualmente deben tomarse, sin importar
que este dependa de variables cuantitativas
o cualitativas. Los árboles también obligan a
los analistas a considerar la consecuencia de
las decisiones.
.

.
 Se
ha demostrado que los árboles de decisión
son eficaces cuando es necesario describir
problemas con más de una dimensión o
condición.
 También
son útiles para identificar los
requerimientos de datos críticos que rodean al
proceso de decisión, es decir, los árboles
indican los conjuntos de datos que la gerencia
requiere para formular decisiones o tomar
cuál es la decisión que
necesitamos tomar
Dibujaremos un recuadro
para representar esto en la
parte izquierda de una
página grande de papel
Desde este recuadro se
deben dibujar líneas hacia la
derecha para cada posible
solución, y escribir cuál es la
solución sobre cada línea
Si este resultado es incierto,
se puede dibujar un
pequeño círculo. Si el
resultado es otra decisión
que necesita ser tomada, se
debe dibujar otro recuadro.
Al final de cada línea se
debe estimar cuál puede ser
el resultado
Los recuadros representan decisiones, y los
círculos representan resultados inciertos. Se
debe escribir la decisión o el causante arriba
de los cuadros o círculos. Si se completa la
solución al final de la línea, se puede dejar
en
blanco.
Desde los círculos se
deben dibujar líneas que
representen las posibles
consecuencias.
Comenzando por los recuadros de
una nueva decisión en el diagrama,
dibujar
líneas
que
salgan
representando las opciones que
podemos seleccionar
Nuevamente se
debe
hacer
una
pequeña
inscripción sobre las líneas
que digan que significan.
Seguir realizando esto hasta
que
tengamos
dibujado
tantas
consecuencias
y
decisiones como sea posible
ver asociadas a la decisión
original.
En la teoría de la Utilidad se supone que los
consumidores poseen una información completa
acerca de todo lo que se relacione con su decisión de
consumo, pues conoce todo el conjunto de bienes y
servicios que se venden en los mercados, además de
conocer el precio exacto que tienen y que no pueden
variar como resultado de sus acciones como
consumidor, adicionalmente también conocen la
magnitud de sus ingresos.
Adam Smith y David Ricardo,
El único medio para medir la utilidad de las
cosas consiste en utilizar una escala subjetiva
de gustos que muestre teóricamente un
registro estadístico de la utilidad del consumo
que se hace. Sin embargo, existen otras
razones por las cuales también puede
obtenerse satisfacción y no es precisamente
utilidad.
fundamentaban sus
razones acerca de la
utilidad de los objetos
por la capacidad que
tienen para satisfacer
una necesidad
La utilidad de los bienes no
podrá medirse jamás, pero
si puede calcularse
mediante un sencillo
procedimiento matemático,
el cual se desarrollará de
manera analítica.
El punto de partida lo
constituye la definición de
la utilidad que dice lo
siguiente: “Es el grado de
satisfacción que
proporcionan los distintos
satisfactores que utiliza un
consumidor”.
La utilidad de un bien se calcula mediante las
fórmulas matemáticas de la Utilidad Total
(utx), utilidad marginal (Umx) y la Promedio
(Upx), las cuales muestran que mientras
unidades se consuman por cada unidad de un
bien, mayor será la utilidad que se reciba; a
pesar de que la utilidad total aumenta, la
marginal disminuirá.
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Utilidad marginal
(Umx)
Utilidad Total.
(Utx)
• Representa la
suma de las
utilidades que
obtiene un
consumidor al
utilizar cierta
cantidad de
bienes
(artículos).
Utilidad Promedio
(Upx)
• Representa una
distribución aritmética
como resultado de la
acción de dividir la
utilidad total entre el
número de
satisfactores
consumidos. La
Fórmula de cálculo se
expresa:
Upx= Utx/Qx
Donde:
Upx =Utilidad
promedio de un
artículo.
Utx = Utilidad de
cierto artículo.
Qx = Cantidad de
cierto artículo.
• Representa el
incremento en la
utilidad de un
artículo “X” en la
medida que el
consumidor utiliza
una unidad más de un
mismo satisfactor. La
fórmula para
calcularla es:
Donde:
Umx = Utilidad de
cierto artículo.
D Utx = Incremento o
adición de la utilidad
total de ciertos
artículos.
D Qx = Incremento o
adición de la cantidad
de cierto artículo.
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El valor de la utilidad, U(V) refleja la perspectiva del
tomador de decisiones.
El valor de la utilidad se calcula para cada posible ganancia.
El menor resultado obtenido tiene un valor de utilidad de 0.
El mayor resultado obtenido tiene un valor de utilidad de 1.
La decisión óptima se elige usando el criterio de la utilidad
esperada.
- La técnica provee una cierta cantidad de riesgo para
cuando el tomador de decisiones debe elegir una opción.
- La técnica se basa en tomar la ganancia más segura versus
arriesgar la obtención de la más alta o baja de las
ganancias.
“Son decisiones encadenadas entre sí que
se presentan a lo largo del período de
estudio previamente seleccionado.”
Así una decisiónpuede condicionar decisiones
posteriores y a su vez ser condicionada por
decisiones tomadas con anterioridad a la misma.
El análisis del problema de decisión bajo el enfoque
secuencial suele ser preferible al enfoque estático,
dado que es normal que una decisión tomada en el
momento inicial condicione decisiones en los
momentos posteriores de tiempo
Son modelos gráficos empleados para
representar las decisiones secuenciales, así
como las incertidumbres asociada a la
ocurrencia de eventos considerados claves.
1.- Las consideraciones explícita de decisiones
futuras obliga al decisor a elaborar planes de
mas largo plazo.
2.- La técnica de resolución, aunque
sencillamente, puede volverse compleja en
la medidad que aumentan alternativas y
eventos probabilisticos.
3.- Solo maneja distribuciones de
probabilidades dsicretas.
3.7 ANALISIS DE
SENSIBILIDAD
Tienen por finalidad mostrar los efectos que sobre
la Tasa Interna de Retorno (TIR) tendría una
variación
Al igual que cambio en el valor de una o más
de las variables de costo o de ingreso que
inciden en el proyecto
por ejemplo la tasa de interés, el volumen y/o el
precio de ventas, el costo de la mano de obra, el
de las materias primas, el de la tasa de impuestos,
el monto del capital, etc.
Un proyecto de inversión puede ser
aceptable bajo las condiciones previstas
en el mismo, pero podría no serlo si en el
mercado las variables de costo variaran
significativamente al alza o si las variables
de ingreso cambiaran significativamente a
la baja
EL ANALISIS DE
SENSIBILIDAD
El análisis de sensibilidad es un cuadro
resumen que muestra los valores de TIR
para cualquier cambio previsible en cada
una de las variables más relevantes de
costos e ingresos del proyecto
3.8 Uso de programas de computación
WinQSB 2.0
WinQSB es una aplicación
creada por el Dr. Yih-Long
Chang, que consta de una
serie de módulos
(subprogramas) que nos
ayudan a resolver y
automatizar algunos
problemas de cálculos
lineales, investigación de
operaciones, planteamiento
de producción, evaluación de
proyectos, etc.
El programa incluye 19 módulos, que listamos a
continuación:
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1. Acceptance Sampling Analysis (Análisis de muestreo
de aceptación)
2. Aggregate Planning (Planeación agregada)
3. Decision Analysis (Análisis de decisiones)
4. Dynamic Programming (Programación dinámica)
5. Facility Location and Layout (Diseño y localización
de plantas)
6. Forecasting (Pronósticos)
7. Goal Programming (Programación por objetivos)
8. Inventory Theory and System (Teoría y sistemas
de inventarios)
9. Job Scheduling (Programación de jornadas de
trabajo)
10. Linear and integer programming (Programación
11. Markov Process (Procesos de Markov)
12. Material Requirements Planning (Planeación de
Requerimiento de Materiales)
13. Network Modeling (Modelación de redes)
14. Nonlinear Programming (Programación no lineal)
15. PERT y CPM
16. Quadratic Programming (Programación cuadrática)
17. Quality Control Chart (Cartas de control de calidad)
18. Queuing Analysis (Análisis de sistemas de cola)
19. Queuing Analysis Simulation (Simulación de análisis de
sistemas de cola).