UNIDAD 1 TOMA DE DECISIONES

La Investigación de Operaciones hace uso de métodos cuantitativos como

herramienta de apoyo para el proceso de toma de decisiones. En cualquier ámbito

de la actividad humana se deben tomar decisiones de distinta índole y la forma en

cómo éstas se toman se pueden basar en una perspectiva cualitativa o

cuantitativa. En el ambiente actual donde la complejidad de los problemas es

creciente, debido a un ambiente más globalizado y competitivo, la Investigación

de Operaciones ha permitido abordar de forma eficiente modelos que

responden a distintas problemáticas, superando ampliamente los procedimientos

cualitativos. La Investigación de Operaciones es una disciplina donde las primeras

actividades formales se dieron en Inglaterra en la Segunda Guerra Mundial,

cuando se encarga a un grupo de científicos ingleses el diseño de herramientas

cuantitativas para el apoyo a la toma de decisiones acerca de la mejor utilización

de materiales bélicos. Se presume que el nombre de Investigación de

Operaciones fue dado aparentemente porque el equipo de científicos estaba

llevando a cabo la actividad de Investigar Operaciones (militares). Una vez

terminada la guerra las ideas utilizadas con fines bélicos fueron adaptadas para

mejorar la eficiencia y la productividad del sector civil. Una de las áreas

principales de la Investigación de Operaciones es la Optimización o Programación

Matemática. La Optimización se relaciona con problemas de minimizar o

maximizar una función (objetivo) de una o varias variables, cuyos valores

usualmente están restringidos por ecuaciones y/o desigualdades. Hoy en día el

uso de modelos de optimización es cada vez más frecuente en la toma de

decisiones. Este mayor uso se explica, principalmente, por un mejor

conocimiento de estas metodologías en las diferentes disciplinas, la creciente

complejidad de los problemas que se desea resolver, la mayor disponibilidad de

software y el desarrollo de nuevos y mejores algoritmos de solución. Un modelo

de Investigación de Operaciones requiere necesariamente de una abstracción

de la realidad, además de identificar los factores dominantes que determinan el

comportamiento del sistema en estudio. En este sentido, un

modelo es una representación idealizada de una situación real o un objeto

concreto.

1.1 AMBIENTES Y CRITERIOS PARA LA TOMA DE DECISIONES

La toma de decisiones se define como la selección de un curso de acciones entre

alternativas, es decir que existe un plan un compromiso de recursos de

dirección o reputación.

En ocasiones los ingenieros consideran la toma de decisiones como su trabajo

principal ya que tienen que seleccionar constantemente qué se hace, quien lo

hace y cuándo, dónde e incluso como se hará. Sin embargo la toma de decisiones

es sólo un paso de la planeación ya que forma la parte esencial de los procesos

que se siguen para elaboración de los objetivos o metas trazadas a seguir. Rara

vez se puede juzgar sólo un curso de acción, porque prácticamente cada decisión

tiene que estar engranada con otros planes.

El proceso que conduce a la toma de decisión:

Elaboración de premisas

Identificación de alternativas

Evaluación de las alternativas, en términos de metas que se desea

alcanzar

Selección de una alternativa, es decir tomar una decisión

RACIONALIDAD EN LA TOMA DE DECISIONES

Las personas que actúan o deciden racionalmente están intentando alcanzar

alguna meta que no se puede lograr sin acción. Necesitan comprender en forma

clara los cursos alternativos mediante los cuales se puede alcanzar una meta de

acuerdo a las circunstancias y limitaciones existentes. Se necesita también la

información y la capacidad para analizar y evaluar las alternativas de acuerdo con

la meta deseada. Por último, necesitan tener el deseo de llegar a la mejor

solución mediante la selección de la alternativa que satisfaga de un modo más

efectivo el logro de la meta.

Es raro que las personas logren una racionalidad completa, en particular en la

administración como en la ingeniería.

En primer lugar, como nadie puede tomar decisiones que afecten el pasado, las

decisiones tienen que operar para el futuro.

Es difícil reconocer todas las alternativas que se pudieran seguir para alcanzar

una meta; esto es cierto cuando en especial la toma de decisiones incluye

oportunidades de hacer algo que no se ha hecho antes. Es más, en la

mayor parte de los casos no se pueden analizar todas las alternativas e incluso

con las técnicas analíticas y las computadoras masa modernas

disponibles. Ej.: Las decisiones gerenciales se toman con el deseo de “resolver”

en una forma tan segura como sea posible, la mayoría de los gerentes sí intentan

tomar las mejores decisiones que puedan dentro de los límites de la

racionalidad y de acuerdo al tamaño y la naturaleza de los riesgos involucrados.

EVALUACION DE ALTERNATIVAS

Una vez encontrada la alternativa apropiada, el siguiente paso es evaluar y

seleccionar aquellas que contribuirán mejor al logro de la meta.

FACTORES CUANTITATIVOS: Son factores que se pueden medir en términos

numéricos, como es el tiempo, o los diversos costos fijos o de operación.

FACTORES CUALITATIVOS: Son difíciles de medir numéricamente. Como

la calidad de las relaciones de trabajo, el riesgo del cambio tecnológico o el

clima político internacional.

Para evaluar y comparar los factores se debe reconocer el problema y luego

analizar que factor se le aplica ya se cuantitativo o cualitativo o ambos, clasificar

los términos de importancia, comparar su probable influencia sobre el resultado y

tomar una decisión.

DECISIONES PROGRAMADAS Y NO PROGRAMADAS: Una decisión

programada se aplica a problemas estructurados o de rutina. Los operadores de

tomos tienen especificaciones y reglas que les señalan si la pieza que han hecho

es aceptable, si tiene que desecharse o si se tiene que procesar de nuevo.

Las decisiones no programadas se usan para situaciones no programadas,

nuevas y mal definidas, de naturaleza no repetitivas. Ej.: el lanzamiento de la

computadora Macintosh por Apple Computer.

En realidad las decisiones estratégicas son, en general, decisiones no

programadas, puesto que requieren juicios subjetivos.

La mayoría de las decisiones no son ni completamente programadas ni

completamente no programadas; son una combinación de ambas. La mayor parte

de las decisiones no programadas las toman los gerentes del nivel más alto, esto

es porque los gerentes de ese nivel tienen que hacer frente a los problemas no

estructurados.

ENFOQUES MODERNOS EN LA TOMA DE DECISIONES BAJO

CONDICIONES DE INCERTIBUMBRE: Análisis De Riesgo prácticamente cada

decisión se basa en la interacción de variables importantes, muchas de las cuales

tienen un elemento de incertidumbre pero quizás un grado bastante alto de

probabilidad. Por lo tanto, la sensatez de lanzar un nuevo producto podría

desprenderse de varias variables críticas: el costo de producto, la inversión del

capital, el precio que se puede fijar, el tamaño del mercado potencial y la

participación del mercado total.

Árboles de Decisión presentan los puntos de decisión, los acontecimientos

fortuitos y las probabilidades existentes en los diversos cursos que se podrían

seguir. El enfoque del árbol de decisión hace posible observar, al menos las

principales alternativas y el hecho de que las decisiones posteriormente dependan

de acontecimientos en el futuro.

Ej.: Los gerentes también pueden comprender la verdadera probabilidad de una

decisión que conduzca a los resultados deseados.

Una cosa es cierta los árboles de decisión y técnicas similares de decisión

reubican criterios amplios con un centro de atención sobre los elementos

importantes de una decisión, hacen resaltar premisas que con frecuencia están

escondidas y muestran el proceso de razonamiento mediante el cual se toman las

decisiones bajo incertidumbre.

Teorías De La Referencia se basa en las ideas de que las actitudes de las

personas hacia el riesgo variaran.

La probabilidad puramente estadística, como se aplica a la toma de decisiones,

descansa sobre la suposición de que los encargados de tomar las decisiones las

seguirán. Podría parecer razonable que si existiera una posibilidad del 60% de

que la decisión sea cierta, una persona la tomaría. Sin embargo esto no es

necesariamente cierto, pues el riesgo de estar equivocados es del 40%, quizás la

persona no desee correr este riesgo.

CREATIVIDAD E INNOVACION: La creatividad suele entenderse la capacidad de

desarrollar nuevas ideas. Por el contrario e innovación significa el uso de esas

ideas. Por supuesto que las organizaciones no solo generan nuevas ideas, sino

que además las convierte en aplicaciones prácticas.

PROCESO CREATIVO: Esta compuesta por 4 fases interactuantes entre sí:

Exploración inconsciente

Intuición

El discernimiento

La formulación o verificación lógica

SISTEMAS DE APOYO A LAS DECISIONES: (SAD) usan computadoras para

facilitar el proceso de toma de decisiones de tareas semiestructuradas.

Estos sistemas están diseñados no para reemplazar el criterio administrativo, sino

para apoyarlo y hacer más efectivo el proceso de toma de decisiones. Los

sistemas de respaldo a las decisiones ayudan también a los gerentes a reaccionar

rápidamente a los cambios de necesidades. Por lo tanto, queda claro que el

diseño de un sistema efectivo requiere de un conocimiento profundo de cómo los

gerentes toman las decisiones.

ENFOQUE DE SISTEMAS A LA TOMA DE DECISIONES: Por lo general no se

puede tomar decisiones en un ambiente de sistema cerrado. Además, cada

departamento o sección de una empresa; los gerentes de estas unidades

organizacionales tiene que ser sensibles a las políticas y programas de otras

unidades organizacionales y de toda la empresa. Más aún, las personas dentro de

la empresa son parte del sistema social y sus pensamientos y actitudes se tienen

que tomar en cuenta cada vez que un gerente toma una decisión.

I

Los gerentes para solucionar sus problemas toman en cuenta los diversos

elementos del ambiente del sistema, esto no significa que renuncien a su papel

como tomadores de decisiones. Alguien tiene que seleccionar un curso de acción

entre diversas alternativas, tomando en cuenta los acontecimientos y fuerzas en

el ambiente de una decisión.

1.2 TOMA DE DECISIONES BAJO MODELOS DE CERTIDUMBRE,

INCERTIDUMBRE Y RIESGO.

Continuidad de Incertidumbre Pura y de Certidumbre: El dominio de los

modelos de análisis de decisiones está entre los siguientes dos casos extremos,

dependiendo del grado de conocimiento que tenemos sobre el resultado de

nuestras acciones, como se muestra a continuación:

Situación deriesgo

Conocimiento completo

Modelo de Modelo

probabilísticoModelo determinista

incertidumbre pura probabilístico determinista

Uno de los "polos" de esta escala es determinista, el "polo" opuesto es la

incertidumbre pura. Entre estos dos hay problemas con riesgo. La idea principal,

aquí, es que para un problema dado, el grado de certidumbre varía según el

gerente, dependiendo de la cantidad de conocimiento que cada gerente tenga

sobre el mismo problema y refleja la solución diferente que cada persona

recomienda.

La probabilidad es un instrumento para medir los chances de que un evento

ocurra. Cuando se usa probabilidad se expresa la incertidumbre, el lado

determinista tiene una probabilidad de 1 (o cero), mientras que el otro extremo

tiene una probabilidad plana (todas igualmente probables). Por ejemplo, si usted

tiene certidumbre de la ocurrencia (o no ocurrencia) de un evento, usa una

probabilidad de uno (o cero). Si usted tiene incertidumbre, entonces usa la

expresión "En realidad no sé", por lo tanto, puede o no ocurrir con una

probabilidad del 50%. Esta es la noción de Bayes de que la evaluación de la

probabilidad siempre es subjetiva. Es decir, la probabilidad siempre depende de

cuánto conoce el decisor. Si sabe todo lo que puede saber, la probabilidad pasará

a ser 1 o 0.

Las situaciones de decisión con incertidumbre plena presentan el riesgo más

grande. Para fines de simplicidad, considere el caso en que hay sólo dos

resultados con una probabilidad de p. Así, la variación en los estados de la

naturaleza es p (1-p). Esta variación es la mayor si definimos p = 50%. Es decir,

igual chance para cada resultado. En tal caso, la calidad de la información está en

su nivel más bajo. Una variación mayor de los datos implica una disminución en la

calidad de los datos (es decir, de la información).

La información relevante para resolver un problema de decisión achica nuestra

probabilidad plena. La información de utilidad desplaza la ubicación de un

problema desde el "polo" de la pura incertidumbre hacia el "polo" determinista.

La información relevante y útil achica la incertidumbre: La evaluación de la

probabilidad no es más que la cuantificación de la incertidumbre. En otras

palabras, la cuantificación de la incertidumbre permite comunicar la incertidumbre

entre las personas, como la incertidumbre entre eventos, estados del mundo,

creencias, etc. La probabilidad es la herramienta para comunicar la incertidumbre

y para manejar la incertidumbre (domar el cambio).

Existen tipos diferentes de modelos de decisión que ayudan a analizar distintos

escenarios, dependiendo de la cantidad y el grado de conocimiento que

tengamos. Los tres tipos más ampliamente utilizados son:

Decisión tomada con pura incertidumbre,

Decisión tomada con riesgo

* Decisión tomada comprando información (empujando el problema hacia

el "polo" determinista)

En las decisiones tomadas con pura incertidumbre, el decisor no tiene ningún

conocimiento, ni siquiera de la probabilidad de ocurrencia de cualquier estado de

la naturaleza. En estas situaciones, el comportamiento del decisor se basa

puramente en su actitud hacia la incógnita. Algunos de estos comportamientos

son los optimistas, los pesimistas y los de arrepentimiento, entre otros.

Optimista: El vaso está medio lleno.

Pesimista: El vaso está medio vacío.

Gerente: El vaso es el doble de grande de lo necesario.

Observe que esta categoría de problemas (es decir, los problemas con pura

incertidumbre) resultan apropiados sólo para la toma de decisiones en la vida

privada. No obstante, la persona pública (es decir, el gerente) tiene que tener

cierto conocimiento de los estados de la naturaleza, para poder predecir las

probabilidades de cada estado. De lo contrario no podrá tomar una buena

decisión que sea razonable y defendible.

Siempre que un decisor tiene cierto conocimiento sobre los estados de la

naturaleza puede asignar una probabilidad subjetiva a la ocurrencia de cada

estado. Y cuando lo hace, el problema se clasifica como toma de decisiones bajo

riesgo.

En muchos casos, el decisor puede necesitar la opinión de un especialista para

limitar sus incertidumbres con respecto a la probabilidad de cada estado de la

naturaleza. En tal caso, el decisor puede comprar información relevante a

especialistas, para poder tomar una mejor decisión. El procedimiento para

incorporar el asesoramiento de un experto en las incertidumbres del decisor se

conoce como el abordaje de Bayes.

Por ejemplo, en una situación donde se debe tomar una decisión de inversión, se

debe responder la siguiente pregunta: ¿En qué estado estará la economía el año

próximo? Supongamos que limitamos las posibilidades a: Crecimiento (G),

Igualdad (S), o Declinación (D); entonces, una representación típica de nuestra

incertidumbre podría ilustrarse de la siguiente manera:

Toma de decisiones con pura incertidumbre: Cuando las decisiones se toman

con pura incertidumbre, el decisor no tiene conocimiento de los resultados de

ninguno de los estados de la naturaleza y/o es costoso obtener la información

necesaria. En tal caso, la decisión depende meramente del tipo de personalidad

que tenga el decisor.

Comportamiento según los tipos de personalidad y la toma de decisiones con

pura incertidumbre:

Pesimismo, o Conservador (Maximin). Hipótesis de mínima. Las cosas malas

siempre me suceden a mí.

a) Escriba el número mínimo en

cada fila de acción.

b) Elija el número máximo y realice

esa acción.

B 3

S -2

D 7 *

Optimismo, Agresivo (Maximax). Las cosas buenas siempre me suceden a mí.

B 12a) Escriba el número máximo en

cada fila de acción.

b) Elija el número máximo y realice

esa acción.

S 15 *

D 7

Coeficiente de Optimismo (Indice de Hurwicz), ). A mitad de camino: Ni

demasiado optimista ni demasiado pesimista:

a) Elija a entre 0 y 1, 1 significa optimista y 0 significa pesimista,

b) Elija los números más alto y más bajo para cada acción,

c) Multiplique el beneficio más alto (en el sentido de las filas) por a y el más

bajo por (1- a ),

d) Opte por el curso de acción que da la suma más alta.

Por ejemplo, para a = 0,7, tenemos:

B (0,7*12) + (0,3*3) = 9,3

S (0,7*15) + (0,3*-2) = 9,9 *

D (0,7*7) + (0,3*7) = 7

Mínimo arrepentimiento: (Pérdida de Oportunidad de Savag). Odio las

lamentaciones. Debo minimizar las situaciones deplorables. Mi decisión debe ser

tal que valga la pena repetirla. Sólo debería hacer las cosas que siento que

podría repetir con placer.

El arrepentimiento es el beneficio o rédito de la que hubiera sido la mejor

decisión, dadas las circunstancias, menos el beneficio de la decisión tomada

concretamente, dadas las circunstancias.

a) Configure una tabla de arrepentimiento: Tome el número más alto de cada

una de las columnas correspondientes a los estados de la naturaleza (por

ejemplo, L) y réstele todos los números de dicha columna, es decir, L - Xi,j.

La Matriz de Arrepentimiento

Bonos

C

(15-12)

CM

(8-8)

SC

(7-6)

B

(7-3)

Paso b

4 *

Acciones (15-15) (8-7) (7-3) (7+2) 9

Depósito (15-7) (8-7) (7-7) (7-7) 8

b) Elija el número máximo de cada acción,

c) Elija el número mínimo en Paso b, y adopte esa acción.

Toma de decisiones con pura incertidumbre. JavaScript E-lab

Limitaciones de la Toma de Decisiones bajo Pura Incertidumbre:

1. En general el análisis de decisión se asume que el tomador de decisiones se

enfrenta un problema donde él o ella debe escoger una opción del grupo de

opciones. En algunos casos estas limitaciones pueden ser superadas mediante la

formulación de una toma de decisión bajo incertidumbre como un juego suma

cero de dos personas.

2. En la toma de decisiones bajo incertidumbre pura, el tomador de decisiones no

tiene conocimientos sobre cual estado de la naturaleza es más “probable” que

ocurra. Él o ella probablemente ignora los estados de la naturaleza por lo tanto no

podría estar pesimista u optimista. En tal caso, el tomador de decisiones emboca

las condiciones de seguridad.

3. Note que cualquier técnica utilizada en la toma de decisiones bajo

incertidumbre pura, es solo apropiada para las decisiones de la vida privada.

Adicionalmente, una persona pública (por ejemplo, el gerente) debe tener algunos

conocimientos sobre el estado de la naturaleza tal que prediga las probabilidades

de varios estados de la naturaleza. De lo contrario, el tomador de decisiones no

es capaz de proporcionar una decisión razonable y defendible.

A usted podría gustarle utilizar el JavaScript E-lab de Toma de Decisiones Bajo

Pura Incertidumbre para comprobar sus cálculos y realizar experimentaciones

numéricas para una comprensión más profunda y un análisis de estabilidad mas

de sus decisiones mediante la alteración de los parámetros del problema.

Toma de Decisiones Bajo Riesgo: El riesgo implica cierto grado de

incertidumbre y la habilidad para controlar plenamente los resultados o

consecuencias de dichas acciones. El riesgo o la eliminación del mismo es un

esfuerzo que los gerentes deben realizar. Sin embrago, en algunos casos la

eliminación de cierto riesgo podría incrementar riesgos de otra índole. El manejo

efectivo del riesgo requiere la evaluación y el análisis del impacto subsiguiente del

proceso de decisión. Este proceso permite al tomador de decisiones evaluar las

estrategias alternativas antes de tomar cualquier decisión. El proceso de decisión

se describe a continuación:

1. El problema está definido y todas las alternativas confiables han sido

consideradas. Los resultados posibles para cada alternativa son evaluados.

2. Los resultados son discutidos de acuerdo a su reembolso monetario o de

acuerdo a la ganancia neta en activos o con respecto al tiempo.

3. Varios valores inciertos son cuantificados en términos de probabilidad.

4. La calidad de la estrategia óptima depende de la calidad con que se juzgue. El

tomador de decisiones deberá examinar e identificar la sensibilidad de la

estrategia optima con respecto a los factores cruciales.

Cuando el decisor posee algún conocimiento sobre los estados de la naturaleza

puede asignarle a la ocurrencia de cada estado alguna estimación subjetiva de

probabilidad. En estos casos, el problema se clasifica como de toma de

decisiones con riesgo. El decisor puede asignar probabilidades a la ocurrencia de

los estados de la naturaleza. El proceso de toma de decisión con riesgo es el

siguiente:

a) Use la información que tenga para asignar su parecer personal (llamado

probabilidades subjetivas) sobre el estado de la naturaleza, p(s);

b) Cada curso de acción tiene asociado un determinado beneficio con cada

uno de los estados de la naturaleza, X(a,s);

c) Calculamos el beneficio esperado, también llamado riesgo o R, correspondiente

a cada curso de acción como R(a) = Sumas de [X(a,s) p(s)];

d) Aceptamos el principio que dice que deberíamos actuar para minimizar (o

maximizar) el beneficio esperado;

e) Ejecute la acción que minimice R(a).

1.3 ENFOQUE CUANTITATIVO PARA LA TOMA DE DECISIONES

Características generales:

1.- Antecedentes: La escuela cuantitativa también se conoce con el nombre de

escuela matemática o escuela cuántica. Se considera que esta escuela se inició

en los años 40's, pero que las verdaderas contribuciones a soluciones

empresariales han sido en los últimos treinta años.

Actualmente muchos de los problemas empresariales se resuelven por medio de

modelos matemáticos que prestan especial atención a la toma de decisiones.

Proceso de decisiones: Se considera como una serie de etapas que forman una

decisión. La toma de decisiones es un proceso que lleva a cabo todo

administrador y es considerado como una tarea central de la administración.

A la toma de decisiones se le define como la selección basada en cierto criterio de

la conducta alternativa entre dos o más caminos, cursos de acción o alternativas.

Tipos de decisiones: En la empresa existen dos:

1) Las programadas, en las que los datos son adecuados y repetitivos, hay

certeza y las condiciones en muchas ocasiones son estáticas.

2) Las no programadas, en las que los datos son inadecuados, hay

incertidumbre y las condiciones son dinámicas y se utilizan técnicas de

planteamiento y control.

Modelos y técnicas matemáticas:

Investigación de Operación: Se define como la aplicación de la Lógica

matemática y el Método Científico con la finalidad de solucionar problemas

administrativos que se representan por medio de modelos matemáticos que se

resuelven por medio de ecuaciones algebraicas. La Investigación de Operaciones

se basa en las siguientes teorías matemáticas:

1.-Teoría de juegos: En esta teoría se analizan los conflictos. En él

intervienen dos o más personas; a cada una se le da un número limitado de

estrategias las cuáles reflejarán el resultado de cada uno de los cursos de acción.

Los resultados son calculados preferentemente por medio de una matriz.

2.-Teoría de Colas: Su objetivo es optimizar distribuciones en condiciones de

aglomeraciones. Se encarga de eliminar los tiempos de espera o demoras

innecesarias y los puntos de interés son el tiempo de espera y el número de

clientes (las uní filas de los bancos son una solución por éste medio).

3.-Teoría de decisiones: Este se resuelve en base a los siguientes pasos:

a) Definición del problema.

b) Desarrollo de alternativas.

c) Construcción del modelo.

d) Probar el modelo.

e) Implementar el modelo.

4.- Programa de actividades: Esta se desarrolla por medio de los sistemas CPM,

Pert , por medio de diagramas de flechas y red de actividades; tiene como

objetivo encontrar el camino crítico por medio de una secuencia de actividades y

operaciones que permitan el mejor aprovechamiento de los recursos en un tiempo

óptimo.

5.- Programación lineal: Este procedimiento tiene como objetivo, minimizar los

costos y maximizar la eficiencia mediante ciertos límites y obligaciones. Un

requisito indispensable es que exista una localización de planta y hay que tomar

en cuenta ciertas variables de materia prima, lugar de venta, etc.

6.- Probabilidad y estadística matemáticas: Es un sistema que se utiliza cuando

los datos son difíciles de obtener. El sistema estadístico muestra las

características que debe que debe tener una alternativa para que pueda ser

elegida. Este sistema se utiliza mucho en control de calidad, créditos, seguros,

etc. Este sistema permite conocer la probabilidad de éxito que tiene una

alternativa.

7.- Programación dinámica: Este tipo de programación se utiliza cuando antes de

llegar al objetivo final tenemos que pasar por ciertas fases intermedias, pero

relacionadas y que si una de ellas no se logra adecuadamente se afecta el

objetivo final. Ejemplo: vendedores que tienen programadas una serie de visitas

a sus clientes.

1.4 TEORIA DE LA UTILIDAD

Es un auxiliar en la toma de decisiones bajo incertidumbre: Consiste en aplicar 4

axiomas de la "racionalidad" de tal manera que cualquier agente de satisfacer los

axiomas tiene una función de utilidad. Todas las preferencias del agente se

caracterizan por maximizar el valor esperado.

VON NEUMANN-MORGENSTERN UTILIDAD TEOREMA : Von Neumann y

Morgentern demostraron que si las preferencias de una persona satisfacen los

axiomas siguientes, entonces se debe elegir entre las loterías usando un criterio

de la utilidad esperada.

AXIOMA 1: de ordenación completa. Para dos recompensas r1 y r2, uno de los

siguientes enunciados debe ser cierto: la persona que toma la decisión (1)

prefiere r1 a r2 (2) prefiere r2 a r1 o (3) es indiferente entre r1 y r2. es decir la

persona prefiere r1 a r3. Utilizamos el axioma de ordenación completa para

determinar los resultados más y menos favorables.

AXIOMA 2: de continuidad. La continuidad da por supuesto que hay un "punto de

inflexión" entre el ser y el mejor que peor que una opción intermedia dado: Si,

Entonces existe una probabilidad de tal manera que: si r1pr2 y r2pr3 entonces

existe c tal que (1, r2) i(c, r1; 1-c, r3)

AXIOMA 3: de independencia. Suponga que quien toma la decisión no tiene

preferencia entre las recompensas r1 y r2. sea r3 cualquier recompensa.

Entonces para cualquier c(0<c<1)

AXIOMA 4: de probabilidad desigual. Si las dos loterías tienen solo r1 y r2 como

resultados posibles, la persona prefiere la lotería con la mayor probabilidad de

obtener r1.

Se utiliza este axioma cuando se incluye por ejemplo, que se prefiere L1 en

vez de L2 (debido a que L1 tenía la probabilidad de .90 en $30,000 y L2 tenía

solo una probabilidad de .80 en $30,000).

1.5 OBTENCION DE DATOS PARA LA TOMA DE DECISIONES

¿Que son los Datos? Son hechos o conceptos conocidos o supuestos y

generalmente se expresan en forma numérica, reflejan lo que sucedió en el

pasado y lo que está sucediendo. Son una base parcial que ayudan a describir los

sistemas del mundo real sobre los cuales se toman decisiones, es el paso más

costoso y laborioso al aplicar métodos cuantitativos.

¿Cómo se clasifican?

* Datos de transacciones: Son registros diarios de las transacciones de una

organización.

* Datos internos: Estos se generan al interior de la empresa.

* Datos externos y del medio ambiente: Se generan en el medio que opera la

organización.

* Datos objetivos: reflejan hechos o conceptos que no requieren subjetividad

en su interpretación.

* Datos subjetivos: reflejan creencias subjetivas

¿Para que sirven? Sirven para la toma de decisiones para el control operativo,

control administrativo, se llevan a cabo de manera eficaz y

eficiente.

* En los equipos de trabajo en común I.O. pasen mucho tiempo en la recolección

de datos relevantes del problema.

* Se necesitan muchos datos para lograr la comprensión exacta del problema

y así proporcionar el insumo adecuado para el modelo matemático.

* Con frecuencia, al inicio de este no se dispone de muchos datos necesarios, ya

sea porque nunca se guardo la información o porque lo guardado cayó en la

obsolescencia o se guardo de forma incorrecta.

* Muchas veces se debe instalar un nuevo sistema de información general para

reunir los datos sobre la marcha y en la forma adecuada.

* El equipo de I.O. debe destinar un tiempo considerable para recabar la ayuda de

otros miembros que serán clave en la organización , entre ellos especialistas en

T.I.

* Con todo ese esfuerzo mucho datos pueden ser blandos, es decir, estimaciones

burdas basadas solo en juicios personales, el equipo de I.O. debe utilizar una

gran cantidad de tiempo para mejorar la precisión de los datos y al final tendrá

que trabajar con lo mejor que pudo obtener.

* Debido a la expansión del uso de bases de datos y el crecimiento explosivo

de su tamaño en los años recientes, en la actualidad los equipos de I.O. a

menudo se encuentran con que su problema más grande con los datos es que

existen demasiados.

* Una de las herramientas más modernas de los equipos de I.O. que abordan este

problema es una técnica denominada extracción de datos.

* Los métodos para aplicarla tratan de descubrir patrones interesantes dentro de

las grandes fuentes de información que puedan conducir a una toma de

decisiones útiles.

Ejemplo: A finales de la década de los 90’s, las compañías de servicios

financieros generales sufrieron el ataque de la firmas de correduría electrónica

que ofrecían costos de compra-venta financiera muy bajos. Merrill Lynch

respondió con la realización de una gran estudio de I.O. que recomendó la

revisión completa de la manera en que cobraba sus servicios, desde una opción

basada en activos de servicio completo – cargo de un porcentaje fijo del valor de

los activos en vez de hacerlo por transferencias individuales – hasta una opción

de bajo costo para los clientes que deseaban invertir en línea de manera directa.

La recolección y el procesamiento de datos tuvieron un papel fundamental en el

estudio. Para analizar el efecto del comportamiento de cada uno de los clientes en

respuesta a diferentes opciones, el equipo decidió montar una base de datos de

clientes con una capacidad de 200 gigabytes, la cual debía contener 5 millones

de clientes, 10 millones de cuentas, 100 millones de registros de transacciones y

250 millones de registros contables. Este objetivo requerido combinar,

reconciliar, filtrar y limpiar daros procedentes de muchas bases de datos.

1.6 ÁRBOL DE DECISIONES

El árbol de decisiones es una representación cronológica del proceso de decisión,

mediante una red que utiliza dos tipos de nodos: los nodos de decisión,

representados por medio de una forma cuadrada (el nodo de elección), y los

nodos de estados de la naturaleza, representados por círculos (el nodo de

probabilidad).

Usted puede imaginarse el conducir de su coche, el comenzar en el pie del árbol

de la decisión y el trasladarse a la derecha a lo largo de las ramificaciones. En

cada nodo cuadrado usted tiene control, puede tomar una decisión, y da vuelta a

la rueda de su coche. En cada nodo del círculo la señora Fortuna asume el control

la rueda, y usted es impotente.

CONCLUSIÓN

Actualmente la administración está funcionando en un ambiente de negocios que

está sometido a muchos más cambios, los ciclos de vida de los productos se

hacen más cortos, además de la nueva tecnología y la internacionalización

creciente.

Las raíces de la investigación de operaciones se remontan a cuando se hicieron

los primeros intentos para emplear el método científico en la administración de

una empresa. Sin embargo, el inicio de esta disciplina se atribuye a los servicios

militares prestados a principios de la segunda guerra mundial.

La investigación de operaciones se aplica a problemas que se refieren a la

conducción y coordinación de operaciones (o actividades) dentro de una

organización.

La investigación de operaciones intenta encontrar una mejor solución, (llamada

solución óptima) para el problema bajo consideración.

Una de las principales razones de la existencia de grupos de investigación de

operaciones es que la mayor parte de los problemas de negocios tienen múltiples

aspectos es perfectamente razonable que las fases individuales de un

problema se comprendan y analicen mejor por los que tienen el adiestramiento

necesario en los campos apropiados.

BIBLIOGRAFIA:

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Anand, Paul. Fundamentos de la elección racional bajo riesgo de Oxford, Oxford

University Press. Reimpreso 1993, 1995, 2002.

Fishburn, Peter C. Teoría de la Utilidad para la toma de decisiones. Huntington,

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