INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DETIERRA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES II INTEGRANTES: Pérez Castillo Lissette Díaz Colorado Miriam Flórez Castro Jorge Luis Álvarez Luna Luciano

TEORÍA DE DECISIÓN.

“La indecisión es un veneno lento, nada produce, en cambio, puede convertirse en hábito; más vale fracasar por haber tomado una decisión errónea, que por no haber tomado ninguna” INTRODUCCIÓN.

LA DECISIÓN En sentido restrictivo, decidir es seleccionar, entre varias, una y sólo una entidad alternativa. Hay decisión cuando, siendo posible varias respuestas, un sujeto elige una de ellas. En sentido amplio, decidir es llevar a cabo un proceso completo por el cual se establecen, analizan y evalúan alternativas a fin de seleccionar una y sólo una.

La teoría de decisión 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 tómala decisión. a la naturaleza no le importa cual es el resultado.

Toda decisión debe evaluarse en función de cinco características: 1. Efectos futuros. Tiene que ver con la medida en que los compromisos relacionados con la decisión afectará el futuro. 2. Reversibilidad. Se refiere a la velocidad con que una decisión puede revertirse y la dificultad que implica hacer este cambio.

3. Impacto. En qué medida se ven afectadas otras áreas o actividades. 4. Calidad. Se refiere a las relaciones laborales, valores éticos, consideraciones legales, principios básicos de conducta, imagen de la compañía, entre otros aspectos. 5. Periodicidad. ¿La decisión se toma frecuente o excepcionalmente?

Se utiliza con frecuencia en la planificación de la calidad para seleccionar productos/servicio, características, objetivos y desarrollar los procesos. Elementos: -estrategias - Estados de naturaleza -Probabilidades -Desenlaces

Teoría de Decisión. Son aquellos donde se supone que los datos se conocen con certeza, es decir, se supone que cuando el modelo sea analizado se tiene disponibles toda la información necesaria para la toma de decisiones.

CRITERIOS DE DECISIÓN PROBABILÍSTICOS. Son criterios que se basan en el Estado probable de la naturaleza. A continuación se presentan dos criterios probabilísticos: Criterio A PRIORI.- También llamado el criterio del Valor esperado. Este criterio busca la maximización de la utilidad esperada o la minimización del costo esperado. Los datos del problema suponen que el resultado (ganancia o costo) asociado con cada alternativa de decisión es probabilístico.

Criterio A POSTERIORI.- Las probabilidades que se usaron en el criterio A Priori normalmente se obtienen de datos históricos, que en muchos casos podemos ser capaces de modificar de forma ventajosa usando información actual a través del muestreo o experimentación. A estas probabilidades modificadas se les denomina probabilidades actualizadas o de Bayes (Criterio A Posteriori). Por lo anterior, el criterio A posteriori es seleccionar la alternativa de decisión que maximice (minimice) la ganancia (pérdida) esperada de acuerdo a la distribución probabilística actualizada.

EJEMPLO. Suponga el caso de que se cuenta con una camioneta, y se quiere vender a un precio de $50,000. También existe la posibilidad de arrendarla a un costo de $20,000. Si la camioneta no se vende, genera un costo de mantenimiento de $5,000. La probabilidad de que la venta ocurra es de un 30%, y la probabilidad de que no ocurra es de 70%.

θOcurre VentaNo ocurre Venta a Vender$50,000-$5,000 Arrendar$-$-$20,000 Probabilidad

E {P(A1,Q)}= 0.30* $ *(-$5000) = = $11500 E {p(a2,q)}= 0.30* $ *($20000) = = $14000 Por lo tanto, se elegirá la acción 2 (arrendar) pues ésta es la alternativa con el mayor valor esperado del pago.

La información puede ser:  Perfecta  Imperfecta (Basada en estimaciones, estadísticas, estudios, opiniones mas o menos formadas..)

VALOR DE LA INFORMACIÓN PERFECTA

EL VALOR DE LA INFORMACION PERFECTA  Si el decisor tuviera información acerca de que estado de la naturaleza que se va a presentar, optaría en cada caso por la mejor alternativa. Lo que ganaría recibe el nombre de valor esperado monetario con información perfecta (VEMIP)  El valor de la información perfecta (vip) será la diferencia entre lo que ganaría contando con esa información perfecta y lo que ganaría sin ella.

VALOR DE LA INFORMACIÓN PERFECTA

El árbol de decisión es una de las herramientas mas útiles y utilizadas para la toma de decisiones adecuadas, teniendo varias alternativas posibles de acción, el cual consiste en un grafico con una estructura ramificada

Teoría de Decisión. EJEMPLO

Refleja la actitud de un tomador de decisiones hacia consideraciones como la ganancia, la perdida y el riesgo. Es una manera de trasformar valores monetarios a una escala apropiada que refleje las preferencias del tomador de decisiones. El primer paso es identificar el mejor y el peor pago y asociarle en una escala del 0 al peor y un 10 al mejor:

TEORÍA DE LA UTILIDAD

El análisis de la sensibilidad concierne el estudio de posibles cambios en la solución optima disponible como resultados de hacer cambios en el modelo original.  Coeficiente de la función objetivo  Coeficientes tecnológicos  Recursos disponibles

 Muchas veces podemos observar un curso de acciones posibles y no solo una alternativa en este momento.  Tengo puntos de decisión:  Acontecimientos:  Resultados esperados:

 Tengo puntos de decisión: se nos presentan varias opciones y nosotros seleccionamos el curso de la acción  Acontecimientos:  Sucesos inciertos que pueden darse cuando hemos optado por una opción

 Se parten de resultados esperados y: -Se estima la esperanza en cada acontecimiento -Se selecciona la mejor opción en cada punto de decisión  Hasta que se llega al punto actual en donde seleccionaremos nuestra mejor opción. -Tener en cuenta que con este sistema puede que perdamos mucho.