Issuu on Google+

UNIVERSIDAD FERMIN TORO VICERECTORADO ACADEMICO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES ESCUELA DE ADMINISTRACION

Técnicas e instrumentos para la Toma racional de decisiones

Participante: Efraín Sequera

Cabudare – Febrero 2013


Técnicas e Instrumentos para la Toma Racional de Decisiones Es importante saber que las decisiones se presentan en todos los niveles de la sociedad,

sean

de

mayor

o

menor

incidencia; pero estas implican una acción que con lleva a un determinado fin u objetivo propuesto. Cada vez que se toma una decisión se requiere de una selección racional, para lo que primero se debe aclarar el objetivo que se quiere alcanzar; eso sí, se deben tener en cuenta varias alternativas, evaluando cada una de sus ventajas, limitaciones y adoptando la que se considere más apropiada para conseguir el objetivo propuesto. Es por ello que es de gran utilidad conocer que procesos se deben aplicar y abarcar para tomar decisiones efectivas. Siguiendo estos procesos se establecen métodos para la toma de decisiones, a continuación nombraremos los siguientes: 1. Métodos determinísticos (Programación lineal. Método SIMPLEX) 2. Métodos probabilísticos (Lógica bayesiana. Teoría de juegos). 3. Métodos híbridos (Modelo de transporte y localización. Técnica de Montecarlo


Métodos Determinísticos Un modelo determinístico es un modelo

matemático

mismas

entradas

donde

las

producirán

invariablemente las mismas salidas, no contemplándose la existencia del azar

ni

el

principio

de

incertidumbre. Está estrechamente relacionado con la creación de entornos simulados a través de simuladores para el estudio de situaciones hipotéticas, o para crear sistemas de gestión que permitan disminuir la incertidumbre. La inclusión de mayor complejidad en las relaciones con una cantidad mayor de variables y elementos ajenos al modelo determinístico hará posible que éste se aproxime a un modelo probabilístico o de enfoque estocástico. Por ejemplo, la planificación de una línea de producción, en cualquier proceso industrial, es posible realizarla con la implementación de un sistema de gestión de procesos que incluya un modelo determinístico en el cual estén cuantificadas las materias primas, la mano de obra, los tiempos de producción y los productos finales asociados a cada proceso.


Importancia

1.- Una asombrosa variedad

de

importantes

problemas

de

administración pueden formularse como determinísticos. 2.- Muchas hojas de cálculo electrónicas cuentan con la tecnología necesaria para

optimizar

modelos

determinísticos,

es

decir,

para encontrar decisiones óptimas. 3.- El

subproducto de

las técnicas de análisis

es una gran

cantidad de información muy útil para la interpretación de los resultados por la gerencia. 4.- La optimización restringida en extremadamente útil

para

particular, es un

reflexionar acerca

de

recurso situaciones

concretas, aunque no piense usted cumplir un modelo y utilizarlo. 5.- La práctica con modelos determinísticos le ayudara a desarrollar su habilidad para formular los modelos en general


Método Determinístico (Programación Lineal) La Programación Lineal (PL) es una de las principales ramas de la Investigación Operativa. En esta categoría se consideran todos aquellos modelos de optimización donde las funciones que lo componen, es decir, función objetivo y restricciones, son funciones lineales en las variables de decisión Los modelos de Programación Lineal por su sencillez son frecuentemente usados para abordar una gran variedad de problemas de naturaleza real en ingeniería y ciencias sociales, lo que ha permitido a empresas y organizaciones importantes beneficios y ahorros asociados a su utilización. 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 programación lineal (PL) es una técnica matemática de optimización, es decir, un método que trata de maximizar o minimizar un objetivo.


El

método

Simplex

procedimiento

iterativo

es

un que

permite ir mejorando la solución a cada paso. El proceso concluye cuando

no

es

posible

seguir

mejorando más dicha solución. Se utiliza, sobre todo, para resolver problemas de programación lineal en los que intervienen tres o más variables. El método simplex cuya gran virtud es su sencillez, es un método muy práctico, ya que solo trabaja con los coeficientes de la función objetivo y de las restricciones

1. Solución inicial. 2. Si los costos reducidos cumplen con el óptimo entonces la BFS es óptima. 3. En el caso de no cumplir el óptimo, efectuar un cambio de base y efectuar la prueba. 4. El algoritmo simplex en transporte puede ser apreciado en dos fases: 5. Solución inicial.. 6. Solución óptima.


Métodos Probabilísticos También

conocidos

como

modelos estocásticos, algunos elementos no se conocen con certeza.

Es decir en los

modelos

probabilísticos

presupone

que

variables

se

algunas

importantes,

llamadas variables aleatorias, no tendrán valores conocidos antes que se tomen las decisiones correspondientes, y que ese desconocimiento debe ser incorporado en el modelo. Los modelos probabilísticos son vistos de manera similar que a un juego; las acciones están basadas en los resultados esperados. El centro de interés se mueve desde un modelo determinístico a uno probabilístico usando técnicas estadísticas subjetivas para estimación, prueba y predicción. En los modelos probabilísticos, el riesgo significa incertidumbre para la cual la distribución de probabilidad es conocida. Por lo tanto, la evaluación de riesgo significa un estudio para determinar los resultados de las decisiones junto a sus probabilidades. Los tomadores de decisiones generalmente se enfrentan a severa escasez de información.


Lógica bayesiana Es la aplicación de las fórmulas derivadas del Teorema de bayes a la determinación

de

las

llamadas

probabilidades revisadas; asociadas a un conjunto dado de hipótesis (Escenarios factibles de presentarse) mutuamente excluyentes, como consecuencia de las evidencias

(hechos)

observados.

El

modelo Bayesiano está circunscrito, como técnica de pronóstico en las llamadas técnicas

cualitativas,

característica

cuya

principal

es que sus insumos son

juicios de valores; es decir, opiniones que dan una valoración o cualificación a hechos o datos observados. Su rol como instrumento de pronóstico es muy importante ya que permite hacer referencias sobre la probabilidad de ocurrencia de una situación dada (hipótesis/escenario) sobre la base de las evidencias observadas; por ello, es un instrumento extraordinario para monitoreo o seguimiento de situaciones de interés. Dentro de este contexto, juega un rol fundamental como herramienta de alerta, ante las evidencias obtenidas como consecuencia de la dinámica de los acontecimientos. La aplicación del Modelo Bayesiano como técnica de pronóstico está sujeta a la posibilidad de hacer seguimiento a una situación de interés determinada.


Teoría de los Juegos La teoría de juegos es una rama de la economía que estudia las decisiones en las que para que un individuo tenga éxito tiene que tener en cuenta las decisiones tomadas por el resto de los agentes que intervienen en la situación. La teoría de juegos como estudio matemático no se ha utilizado exclusivamente en la economía, sino en la gestión, estrategia, psicología o incluso en biología. La teoría de juegos ha sido utilizada en muchas decisiones empresariales, económicas, políticas o incluso para ganar jugando al póker. 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 va muy bien al pensar sobre los problemas de las relaciones estratégicas, pues generalmente la solución es la lógica a la inversa.

Métodos Híbridos La

metodología

combinación

de

híbrida, los

es

una

métodos

determinísticos y probabilísticos . Es muy utilizada en varios campos, por ejemplo en educación y en sociología.


Modelo de Transporte y Localización El modelo de transporte busca determinar un plan de transporte de una mercancía de varias fuentes a varios destinos. Los datos del modelo son:  Nivel de oferta en cada fuente y la cantidad de demanda en cada destino.  El costo de transporte unitario de la mercancía a cada destino.

Técnica de Montecarlo Es una técnica matemática computarizada que permite tener en cuenta el riesgo en análisis cuantitativos y tomas de decisiones. Esta técnica es utilizada por profesionales de campos tan dispares como los de finanzas, gestión de proyectos, energía, manufacturación, ingeniería, investigación y desarrollo, seguros, petróleo y gas, transporte y medio ambiente.


Las herramientas para las decisiones tecnológicas tales como los modelos matemáticos han sido aplicadas a una amplia gama de situaciones en la toma de decisiones dentro de diversas áreas de la gerencia. En la toma consciente de

decisiones

bajo

incertidumbre,

siempre realizamos pronósticos o predicciones. Podríamos pensar que no estamos pronosticando, pero nuestras opciones estarán dirigidas por la anticipación de resultados de nuestras acciones o inacciones. Este sitio tiene el objetivo de ayudar a los gerentes y administradores a hacer un mejor trabajo al momento de anticipar hechos, y por lo tanto, un mejor manejo de la incertidumbre mediante el uso de técnicas de predicción y pronóstico efectivas.

El uso de modelos matemáticos ha sido

incrementado para interpretar y predecir las dinámicas y controles en la toma de decisiones gerenciales. Dichas aplicaciones incluyen prono acutestéstico de ventas, predicciones del impacto y efecto de campañas publicitarias, estrategias para proteger desabastecimiento de inventarios y para determinar estrategias óptimas de inversión de portafolios.


Analis de Problemas y la Toma de Decisiones