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Universidad Fermín Toro Facultad de Ciencias Económicas y Sociales Análisis de Problemas y Toma de Decisiones

Cabudare, 2012


Introducción La racionalidad se ocupa de la elección de alternativas preferidas de actividades de acuerdo con un sistema de valores cuya consecuencias de comportamiento puedan ser valoradas una definición como esta se orienta a una parte del problema: el de la elección de alternativas, pero ya hemos visto que en el proceso decisional hay otras fases tan importantes como la anterior que condicionan decisivamente la solución finalmente alcanzada. Para evitar algunas de las dificultades apuntadas, el uso de la racionalidad de la resolución de problemas ha estado obligado tradicionalmente al la definición explicita de un proceso de analizas que al ser seguido de forma sistematice, garantizaría el rigor de enfoque. Aunque no existe ninguna garantía sobre la excelencia en la resolución de problemas si se sigue las indicaciones anteriores, en apoyo de este enfoque se encuentra algunas investigaciones que señala como la persona más eficaz en la resolución de problemas son, precisamente, las que siguen procedimientos sistemáticos y además poseen grandes dotes para la indagación.


METODOS DETERMINISTICOS

PROGRAMACION LINEAL Un modelo de Programación Lineal (PL) considera que las variables de decisión tienen un comportamiento lineal, tanto en la función objetivo como restricciones del problema. En este sentido, la Programación Lineal es una de las herramientas más utilizadas en la Investigación Operativa debido a que por su naturaleza se facilitan los cálculos y en general permite una buena aproximación de la realidad.

METODO SIMPLEX El Método Simplex hace uso de la propiedad de que la solución óptima de un problema de Programación Lineal se encuentra en un vértice o frontera del dominio de puntos factibles (esto último en casos muy especiales), por lo cual, la búsqueda secuencial del algoritmo se basa en la evaluación progresiva de estos vértices hasta encontrar el óptimo. Cabe destacar que para aplicar el Método Simplex a un modelo lineal, este debe estar en un formato especial conocido como formato estándar el cual definiremos a continuación.


METODOS PROBABILISTICOS

LOGICA BAYESIANA 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. EJEMPLO: Durante miles de millones de años, el sol ha salido después de haberse puesto. El sol se ha puesto esta noche. Hay una probabilidad muy alta (o 'Yo creo firmemente que' o 'es verdad que') el sol va a volver a salir mañana. Existe una probabilidad muy baja (o 'yo no creo de ningún modo que' o 'es falso que') el sol no salga mañana. La inferencia bayesiana usa un estimador numérico del grado de creencia en una hipótesis aún antes de observar la evidencia y calcula un estimador numérico del grado de creencia en la hipótesis después de haber observado la evidencia. La inferencia bayesiana generalmente se basa en grados de creencia, o probabilidades subjetivas, en el proceso de inducción y no necesariamente declara proveer un método objetivo de inducción.

TEORIA DE 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 En teoría de juegos no tenemos que preguntarnos qué vamos a hacer, tenemos que preguntarnos qué vamos a hacer teniendo en cuenta lo que pensamos que harán los demás, ellos actuarán pensando según crean que van a ser nuestras actuaciones. La teoría de juegos ha sido utilizada en muchas decisiones empresariales, económicas, políticas o incluso para ganar jugando al póker. La teoría de juegos es nuestro Concepto de esta semana


METODOS HIBRIDOS

MODELO DE TRANSPORTE Y DE LOCALIZACION Esta técnica es una aplicación de la programación lineal. Para este tipo de problemas se considera que existe una red de fábricas, almacenes o cualquier otro tipo de puntos, orígenes o destinos de unos flujos de bienes. La localización de nuevos puntos en la red afectará a toda ella, provocando reasignaciones y reajustes dentro del sistema. El método de transporte permite encontrar la mejor distribución de los

flujos mencionados

basándose, normalmente en la optimización de los costes de transporte (o, alternativamente, del tiempo, la distancia, el beneficio, etc.)

En los problemas de

localización, este método puede utilizarse para analizar la mejor ubicación de un nuevo centro, de varios a la vez y en general

para cualquier reconfiguración de la red.

En

cualquier caso, debe ser aplicado a cada una de las alternativas a considerar para determinar la asignación de flujos óptima.

METODO DE MONTECARLO Es un método numérico que permite resolver problemas físicos y matemáticos

mediante la simulación de variables aleatorias. Lo vamos a considerar aquí desde un punto de vista didáctico para resolver un problema del que conocemos tanto su solución analítica como numérica. La importancia actual del método Montecarlo se basa en la existencia de problemas que tienen difícil solución por métodos exclusivamente analíticos o numéricos, pero que dependen de factores aleatorios o se pueden asociar a un modelo probabilística artificial (resolución de integrales de muchas variables, minimización de funciones, etc.). Gracias al avance en diseño de los ordenadores, cálculos Montecarlo que en otro tiempo hubieran sido inconcebibles, hoy en día se presentan como asequibles para la resolución de ciertos problemas.


Tecnicas e Instrumentos para Toma de Desiciones