Instituto Tecnológico Superior De Alvarado
Ingeniería Industrial
Materia:
Investigación de Operaciones II
Semestre-Grupo:
Quinto Semestre - Grupo Único.
Producto Académico:
Investigación Unidad:
3 Teorías de decisión Presenta:
Cruz Salomón Erick.
Docente:
Cruz Andrade Roberto Fecha:
Noviembre 19, 2018
Índice Introducción………………..……………………… 1 3.1 Características generales…………...…..2
3.2 Características de decisión determinista y probabilísticas……………….3 3.3 Valor de la información perfecta.……4 3.4 Arboles de decisión…………………………5
3.5 Teoría de utilidad…………………………….6 5.6 Análisis de sensibilidad……………………7 5.7 Decisiones secuenciales………………….9 Conclusión…………………………………….……10 Bibliografía…………………………………………11
Introducción La teoría de la decisión es un estudio formal sobre la toma de decisiones" Los estudios de casos reales que sirven de la inspección y los experimentos se denominan teoría descriptiva de decisión; los estudios de la toma de decisiones racionales, que utilizan la lógica y la estadística se llaman teoría de perspectiva de decisión. Estos estudios se hacen mas complicados cuando hay mas de un individuo cuando los resultados de diversas opciones no se conocen con exactitud cuando las probabilidades de los distintos resultados son desconocidas.
3.1) Características Generales La Teoría de la Decisión trata del estudio de los procesos de toma de decisiones desde una perspectiva racional. En cuanto a decisión se refiere, existen dos enfoques sobresalientes:
La teoría de la elección racional (Simon): desde una perspectiva descriptiva, nos cuenta cómo son los procesos decisorios en las organizaciones. Los hombres aplican su propia racionalidad limitada por su singular visión de la realidad. La teoría de la decisión: es una metodología prescriptiva o normativa que indica cómo se debe decidir para ser consecuentes con los objetivos, preferencias y ciertos principios impuestos por la teoría. (Cómo se debe decidir, pero no que decidir).
La teoría de la decisión es prescriptiva porque obliga al TD a proceder de una determinada manera si quiere ser coherente con las premisas definidas. La teoría de la decisión es subjetiva porque, al prescribir, tiene en cuenta las preferencias, las valoraciones, las vivencias y la visión del TD.
La teoría de decisiones se ocupa de decisiones contra la naturaleza. Esta fase se refiere a una situación donde el resultado (rendimiento) de una decisión individual depende de la acción de otro agente (naturaleza) sobre el cual no se tiene control. Es importante observar que en este modelo los rendimientos afectan únicamente a quien toma la decisión. A la naturaleza no le importa cual es el resultado.
Clasificación de los Procesos de Decisión:
Según las características del contexto, podemos decir que el proceso de decisión se realiza bajo certidumbre, bajo riesgo o bajo incertidumbre. En función de esta distinción podemos identificar tres grandes grupos:
Decisiones No Estructuradas : este tipo de decisiones se toman cuando
Decisiones Poco Estructuradas: este tipo de decisiones se toman cuando
Decisiones Estructuradas: este tipo de decisiones se toman cuando
estamos en un contexto de incertidumbre total y se cuenta con muy poca información. Son, principalmente, decisiones políticas y estratégicas. Se requiere de un alto poder de negociación. estamos en un contexto intermedio, es decir, no nos encontramos en certeza ni en incertidumbre total. estamos en un contexto de casi-certeza, donde existe poca complejidad. La mayoría de estas situaciones son abarcadas por los Métodos de Investigación de Operaciones. Son decisiones que pueden programarse por ser repetitivas y rutinarias.
3.2) Criterios De Decisión El conocimiento es lo que sabemos. La información es la comunicación de conocimientos. En cada intercambio de conocimientos, hay un remitente y un receptor. El remitente hace común lo que es privado, hace la información, la comunicación. La información se puede clasificar como formas explícitas y tácitas. La información explícita se puede explicar de forma estructurada, mientras que la información tácita es inconsistente e imprecisa de explicar. Los datos son conocidos como información cruda y no como conocimientos en sí. La secuencia que va desde los datos hasta el conocimiento es de los Datos a la Información, de la Información a los Hechos , y finalmente, de los Hechos (Facts) al Conocimiento (Knowledge) . Los datos se convierten en información, cuando se hacen relevantes para la toma de decisión a un problema. La información se convierte en hecho, cuando es respaldada por los datos. Los hechos son lo que los datos revelan. Sin embargo el conocimiento instrumental es expresado junto con un cierto grado estadístico de confianza (gl). Los hechos se convierten en conocimiento, cuando son utilizados en la complementación exitosa de un proceso de decisión. Una vez que se tenga una cantidad masiva de hechos integrados como conocimiento, entonces su mente será sobrehumana en el mismo sentido en que, con la escritura, la humanidad es sobrehumana comparada a la humanidad antes de escribir
Proceso De La Toma De Decisiones A diferencia de los procesos de toma de decisiones determinanticos tal como, optimización lineal resuelto mediante sistema de ecuaciones, sistemas paramétricos de ecuaciones y en la toma de decisión bajo pura incertidumbre, las variables son normalmente más numerosas y por lo tanto más difíciles de medir y controlar. Sin embargo, los pasos para resolverlos son los mismos. Estos son:
Simplificar
Construir un modelo de decisión
Probar el modelo
Usando el modelo para encontrar soluciones
3.3) Valor De La Información Perfecta Valor esperado de la información perfecta (VEIP) Es lo máximo que se debe estar dispuesto a pagar para obtener información adicional(perfecta) para tomas una mejor decisión 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.
3.4) Arboles De Decisiòn Un árbol de decisión es un árbol orientado que representa un proceso de decisión. Los nodos designa puntos en el tiempo en los cuales: i) debe tomarse una u otra dedición, o ii) quien toma las decisiones se enfrenta a uno y otro estado de la naturaleza. O iii) el proceso termina. Saliendo de un nodo (i) hay una rama para cada posibles decisión saliendo de un nodo(ii) hay una rama para cada posibles estado de la naturaleza. Bajo cada ramas se escribe la probabilidad del evento corresponde, cuando este definida. Los arboles de decisión son útiles para determinar decisiones optimas en procesos complicados. Las técnicas consisten en iniciar con los nodos terminales y moverse secuenciales hacia atrás a través de la red, calculando la ganancia esperada en los nodos intermedios. Cada ganancia se escribe encima del nodo correspondiente. Una decisión recomendada es aquella que lleva a una ganancia máxima esperada. Aquellas decisiones que resultan no recomendables tienen las ramas correspondientes marcadas con cruz.
3.5) Teoría De Utilidad La teoría de la utilidad trata de explicar el comportamiento del consumidor. Desde esta perspectiva se dice que la utilidad es la aptitud de un bien para satisfacer las necesidades. Así un bien es más útil en la medida que satisfaga mejor una necesidad. Esta utilidad es cualitativa (las cualidades reales o aparentes de los bienes), es espacial (el objeto debe encontrarse al alcance del individuo) y temporal (se refiere al momento en que se satisface la necesidad). Esta teoría parte de varios supuestos: -El ingreso del consumidor por unidad de tiempo es limitado. -Las características del bien determinan su utilidad y por tanto afectan las decisiones del consumidor. -El consumidor busca maximizar su satisfacción total (utilidad total), y por tanto gasta todo su ingreso. -El consumidor posee información perfecta, es decir, conoce los bienes (sus características y precios). -El consumidor es racional, esto quiere decir que busca logra r sus objetivos, en este caso trata de alcanzar la mayor satisfacción posible. Esto quiere decir que el consumidor es capaz de determinar sus preferencias y ser consistente en relación con sus preferencias. Así, si el consumidor prefiere el bien A sobre el bien B y prefiere el bien B sobre el bien C, entonces preferirá el bien A sobre el bien C (transitividad). La teoría económica del comportamiento del consumidor se topa con un problema importante (llamado el problema central de la teoría del consumidor), el cual es la imposibilidad de cuantificar el grado de satisfacción o utilidad que el consumidor obtiene de los bienes. No existe una unidad de medida objetiva de la satisfacción. Este problema se ha enfrentado a través de dos enfoques distintos:
Enfoque cardinal: Supone que si es posible medir la utilidad, o sea que si se dispone de una unidad de medida de la satisfacción. Enfoque ordinal: En este enfoque el consumidor no mide la utilidad, sólo establece combinaciones de bienes que prefiere o le son indiferentes con respecto a otras combinaciones de bienes.
Enfoque cardinal: A partir de los supuestos y conceptos mencionados se definen dos conceptos de utilidad o satisfacción: -Utilidad Total: es la satisfacción total de consumir una cierta cantidad de un bien. -Utilidad Marginal: es la satisfacción extra de una unidad de consumo adicional.
Decisiones secuenciales Son decisiones encadenadas entre sí que se presentan a lo largo del período de estudio previamente seleccionado. En Consecuencia, la decisión inicial se toma sobre la base de la consideración explícita de otras decisiones futuras. En muchas ocasiones, sobre todo en aquellos proyectos que abarcan varios años, la decisión inicial puede someterse a sucesivas decisiones posteriores, como consecuencia de ir acumulando información. Así una decisión puede condicionar decisiones posteriores y a su vez ser condicionada por decisiones tomadas con anterioridad a la misma. Así una decisión puede 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.’‘
3.6) Análisis De Sensibilidad El análisis de sensibilidad es una de las partes más importantes en la programación lineal, Sobre todo para la toma de decisiones; pues permite determinar cuando una solución sigue Siendo óptima, dados algunos cambios ya sea en el entorno del problema, en la empresa o en los datos del problema mismo. Este análisis consiste en determinar que tan sensible es la respuesta óptima del Método Simplex , al cambio de algunos datos como las ganancias o costos unitarios (coeficientes de la función objetivo) o la disponibilidad de los recursos (términos independientes de las restricciones) La variación en estos datos del problema se analizará individualmente, es decir, se analiza la sensibilidad de la solución debido a la modificación de un dato a la vez, asumiendo que todos los demás permanecen sin alteración alguna. Esto es importante porque estamos hablando de que la sensibilidad es estática y no dinámica, pues solo contempla el cambio de un dato a la vez y no el de varios. Objetivo principal del analisis de sensibilidad Establecer un intervalo de números reales en el cual el dato que se analiza puede estar contenido, de tal manera que la solución sigue siendo óptima siempre que el dato pertenezca a dicho intervalo Los análisis más importantes son; Los coeficientes de la función objetivo; y Los términos independientes de las restricciones y se pueden abordar por medio del Método Gráfico o del Método Simplex
Conclusiòn Los elementos que constituyen la estructura de la decisión son: los objetivos de quién decide y las restricciones para conseguirlos; las alternativas posibles y potenciales; las consecuencias de cada alternativa; el escenario en el que se toma la decisión y las preferencias de quien decide
Bibliografia http://invdeo.blogspot.mx/2006/10/unidad-2-teora-de-decisiones-2.html https://www.academia.edu/11306894/INVESTIGACION_DE_OPERACIONES_ii introduccion alainvestigacion de operaciones sexta edicion, hamdy a. taha.1997 investigacion de operaciones, wayne l.winston denardo.e.u: dinamicprogramming thery an aplication 1982