Universidad Fermín Toro

Facultad de Ciencias Económicas y Sociales

Análisis De Problemas y Toma De Decisiones

Carlos Neobery Cedrés Matheus

Febrero, 2012

INTRODUCCION

El hecho de que toda decisión se ejecutara y repercutirá

en el futuro, que es un terreno fundamentalmente

desconocido, explica, en primer lugar, el alto nivel de

incertidumbre que rodea gran parte de las decisiones que se toma y, en

segundo lugar, la necesidad que tienen los responsables de la decisión de

recurrir a determinados elementos, que sean susceptibles de ser establecidos

en el presente, pero que al mismo tiempo permitan reducir el nivel de

incertidumbre y proyectar hacia el futuro las situaciones que existen en el

presente. Es por ello que son importantes las herramientas para la toma de

decisiones RACIONALES. En especial cuando en la práctica diaria vemos que la

lógica nos indica que una acción puede tener muchos y diferentes resultados,

e incluso, algunos de ellos son contradictorios.

METODOS

DETERMINISTICOS

El método Simplex es un procedimiento

iterativo que permite ir mejorando la solución

a cada paso. El proceso concluye cuando no es

posible seguir mejorando más dicha solución.

Partiendo del valor de la función objetivo en

un vértice cualquiera, el método consiste en

buscar sucesivamente otro vértice que mejore

al anterior. La búsqueda se hace siempre a

través de los lados del polígono (o de las

aristas del poliedro, si el número de variables

es mayor). Cómo el número de vértices (y de

aristas) es finito, siempre se podrá encontrar la

solución.

El método Simplex se basa en la siguiente

propiedad: si la función objetivo, f, no toma su

valor máximo en el vértice A, entonces hay

una arista que parte de A, a lo largo de la cual f

aumenta.

La Programación Lineal (PL) es un

procedimiento matemático para determinar la

asignación óptima de recursos escasos. La PL

es un procedimiento que encuentra su

aplicación práctica en casi todas las facetas de

los negocios, desde la publicidad hasta la

planificación de la producción. Problemas de

transporte, distribución, y planificación global

de la producción son los objetos más comunes

del análisis de PL. La industria petrolera

parece ser el usuario más frecuente de la PL.

Un gerente de procesamiento de datos de una

importante empresa petrolera recientemente

calculó que del 5% al 10% del tiempo de

procesamiento informático de la empresa es

destinado al procesamiento de modelos de PL

y similares.

METODOS

PROBABILISTICOS

La Teoría de Juegos consiste en razonamientos

circulares, los cuales no pueden ser evitados al

considerar cuestiones estratégicas.

Por naturaleza, a los humanos no se les da muy

bien pensar sobre los problemas de las

relaciones estratégicas, pues generalmente la

solución es la lógica a la inversa.

En la Teoría de Juegos la intuición no educada

no es muy fiable en situaciones estratégicas,

razón por la que se debe entrenar tomando en

consideración ejemplos instructivos, sin

necesidad que los mismos sean reales. Por

lo contrario en muchas ocasiones

disfrutaremos de ventajas sustanciales

estudiando juegos, si se eligen cuidadosamente

los mismos. En estos juegos-juegos, se pueden

desentender de todos los detalles.

La inferencia bayesiana es un tipo

de inferencia estadística en la que

las evidencias u observaciones se emplean

para actualizar o inferir la probabilidad de que

una hipótesis pueda ser cierta. El nombre

«bayesiana» proviene de uso frecuente que se

hace del teorema de Bayes durante el proceso

de inferencia. El teorema de Bayes se ha

derivado del trabajo realizado por el

reverendo Thomas Bayes. Hoy en día, uno de

los campos de aplicación es en la teoría de la

decisión, visión artificial

(simulación de

la percepción en general) y reconocimiento de

patrones por ordenador.

La inferencia bayesiana utiliza aspectos

del método científico, que implica recolectar

evidencia que se considera consistente o

inconsistente con una hipótesis dada.

METODOS HIBRIDOS

Dichos métodos constituyen una herramienta

de apoyo esencial ante la toma de

decisiones sobre localización de instalaciones,

las cuales a su vez, son un elemento

fundamental del plan estratégico general de

cualquier empresa (aun cuando muchas de

ellas la tomen sólo una vez en su historia),

pues una buena selección de la ubicación

puede contribuir a la realización de

los objetivos empresariales, mientras que una

localización desacertada puede conllevar

un desempeño inadecuado de las operaciones.

Los métodos de Montecarlo abarcan una

colección de técnicas que permiten obtener

soluciones de problemas matemáticos o físicos

por medio de pruebas aleatorias repetidas. En

la práctica, las pruebas aleatorias se sustituyen

por resultados de ciertos cálculos realizados

con números aleatorios. A lo largo de varias

páginas se estudiará el concepto de variable

aleatoria y la transformación de una variable

aleatoria discreta o continua

Conclusión

Los problemas de toma de decisiones se pueden clasificar en dos

categorías: modelos de decisión determinísticos y modelos de decisión

probabilísticos.

En los modelos determinísticos, las

buenas decisiones se basan en sus

buenos resultados. Se consigue lo

deseado de manera "determinística", es

decir, libre de riesgo. Esto depende de la

influencia que puedan tener los factores

no controlables, en la determinación de

los resultados de una decisión y también

en la cantidad de información que el

tomador de decisión tiene para controlar dichos factores.

El objetivo de una lógica probabilística (o la lógica de probabilidad)

debe combinar la capacidad de teoría de probabilidad para

manejar la incertidumbre con la capacidad de lógica deductiva para

explotar la estructura. El resultado es un formalismo más rico y más

expresivo con una amplia gama de áreas posibles de aplicación. La

lógica probable es una extensión natural de mesas de verdad

tradicionales lógicas: los resultados que ellos definen son sacados por

expresiones probables en cambio.